AI Agent知识库搭建：让Agent学会用你的文档回答问题
🩺 摘要
Agent再聪明也不知道你的内部数据。给它搭一个知识库，它就能回答产品文档、技术手册、FAQ里的问题。
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知识库是Agent的长期记忆
纯LLM的知识截止于训练数据。加上知识库，Agent能回答你最新的产品信息、内部文档、客户案例。
搭知识库三步走
Step 1：整理文档 把所有散落的文档收集到一个目录。PDF、Markdown、Word——统一转成文本。
Step 2：分块和向量化
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
chunks = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50).split_documents(docs)
Step 3：接入Agent 把向量检索做成Agent的一个工具，Agent需要查资料时自动调用。
最佳实践
- 文档先清洗再入库（去掉页眉页脚导航）
- 500-800字一块，重叠50字
- 每周更新一次知识库
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