# 3Chat知识库功能使用手册-优化指南

**URL:** <https://group.3chatai.cn/t/topic/206>\
**Category:** 智能体\
**Tags:** 新手指导\
**Created:** [2025 年12 月 24 日 10:07 UTC](https://group.3chatai.cn/t/topic/206 "2025-12-24T10:07:26Z")\
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作者： ![user27](https://avatars.discourse-cdn.com/v4/letter/u/a183cd/32.png) [@user27](https://group.3chatai.cn/u/user27)\
发布日期： [2025 年12 月 24 日 10:07 UTC](https://group.3chatai.cn/t/topic/206/1 "2025-12-24T10:07:26Z")

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# 概述

在您已经有业务知识的前提下，这篇文档致力于帮助您提升智能体调用知识库的表现，分为两大部分：

- 第一部分，会带您重温知识库搭建全程，回顾关键细节，避免踩坑；

- 第二部分，结合客户案例，会从常见问题入手，提供针对性解决方案。

# **流程注意事项**

客户常见的知识类型有两类：

- 问答形式：以问题-答案为一组，一个文件由多组组成。

- 产品介绍形式：以单个产品为一组，每个产品会详细介绍参数、功能、注意事项等细则。

## 1.知识预处理

- 问答形式：每一问答之间至少间隔两个空格，便于大模型对知识分段。

- 产品介绍形式：分为两类

- 其他：

## 2.知识分段

- 分段前-知识上传

- 注意：上传的知识在大小、格式上需要符合要求，否则上传失败

 ![image](https://canada1.discourse-cdn.com/flex012/uploads/x3chat/original/1X/0f7b4d5e60f0b20aff6b9c48e7b1bfaa9e982008.jpeg)

- 分段时-分段策略选择

- 分段后

## 3.知识检索策略

- 默认参数：您可以先不配置，看默认配置下的检索效果：

- 如果出现检索问题，可根据具体情况做如下调整：

# 常见问题与解决方案

## 1.利用测试集，迅速定位问题

进入3ChatAgent-测试-测试集，您可以在这里测试常见的知识问答，并在右侧查看调用的知识分段（也叫知识切片），每个切片后有对应的匹配度，匹配度越高，说明这个切片与当前问题越相关。

您可以通过建立测试集，快速定位问题。

 ![image](https://canada1.discourse-cdn.com/flex012/uploads/x3chat/original/1X/8094538ee6f52503fe148b45590a27492c8e5346.jpeg)

## 2. **检索无效：没有找到相关知识**

**解决方案：**

1. **上传相关知识** ：若知识库中没有相关知识，您需要更新知识库，补充相关知识。

 ![image](https://canada1.discourse-cdn.com/flex012/uploads/x3chat/original/1X/d1d5e7b44d724e0d777aaebe5586c6e79a6879bb.jpeg)

1. **优化源文件内容与排版** ：检查并修正源文件，避免因格式问题导致关键内容在解析时丢失。推荐实践如下：

- 确保各级标题层次分明，内容结构清晰。

- 移除页面水印。

- 避免使用结构复杂的表格，如包含合并或跨页单元格的表格。

- 优先使用 Markdown 格式。对于 PDF/DOCX 等格式，建议先转换为 Markdown 再导入。

1. **与提示词语言一致** ：若用户的提示词/问题更多使用外语（如英语），建议源文件内容也使用相应语言。

2. **消除歧义** ：对于统一描述对象，建议将表述进行统一。例如，“ML”、“Machine Learning”和“机器学习”可以统一规范为“机器学习”。

## 3. **检索无效：召回知识不相关**

- **典型问题** ：知识库中含多个结构内容相同/相近的文件，如产品A文件和产品B文件的内容都包含“功能概述”章节，只希望在产品A文件的“功能概述”中检索。

- **解决方案：提高内容的区分度**

## 4. **检索质量低：切片不完整**

导入知识库的文件会被解析和分段，以减少后续过程中的信息干扰，同时保持语义的完整性。分段方式选取不当会导致以下问题：

- 文本分段过短：单个分段语义缺失，导致检索时无法匹配。

- 文本分段过长：单个分段包含不相关主题，导致召回时返回无关信息。

- 明显的语义截断：文本分段出现了强制性的语义截断，导致召回时缺失内容。

因此，在实际应用中，应尽量让文本切片包含的信息完整，同时避免包含过多的干扰信息。

# **解决方案：**

1. **优化源文件内容与排版** ：详见2.1-2

2. **调整分段策略选择** ：详见1.2。

3. **人工检查和修正文本切片内容** ：

- 进入知识库页面，点击“更多”里的“详情”，可查看、编辑知识分段。

- 鼠标悬浮在分段上，右上角会出现编辑入口。

- 从左到右依次为：编辑分段，向上增加空白分段，向下增加空白分段，删除分段。

 ![image](https://canada1.discourse-cdn.com/flex012/uploads/x3chat/original/1X/c7312481780cae82dd4077658b2ff0e252f2a2e4.jpeg)

## 5. **模型没有严格遵循知识库生成回复**

- **典型问题** ：返回的结果中包含了大模型自身的通用知识，并未严格基于知识库。

- **解决方案** ：进入3ChatAgent-指导界面，在【沟通风格】模块添加提示词：“遇到用户的问题，严格根据知识库检索工具和AI任务工具返回内容回答。”

 ![image](https://canada1.discourse-cdn.com/flex012/uploads/x3chat/original/1X/c7312481780cae82dd4077658b2ff0e252f2a2e4.jpeg)