最近被问得最多的,不是怎么写提示词,也不是怎么接飞书,而是:
“越哥,工作流能不能输出我们门店销售话术?” 、“能不能上传一个产品手册让它自己会说话?”
简单讲,答案都是: 靠知识库!
不管你是做客服、培训、销售,知识库就像是智能体的大脑补丁,管它是 FAQ 还是价格表、门店话术、视频脚本,统统都能塞进去。
本篇文章,我们就来一次系统讲透:
- 知识库到底有什么用,怎么防止大模型乱说
- 销售话术、客服答疑、门店运营资料,怎么装进智能体
- 如何用工作流 + 知识库实现「内容召回 + 语境生成」
👉 如果你想用 Coze 把知识用起来,让智能体“说你该说的话”,这篇值得收藏。
为什么说知识库是智能体的底座
智能体(Agent)如果想在复杂场景下“说得对、说得准”,光靠模型是不够的。
你需要一个 结构化管理的知识库 来帮助它:
- 存储业务资料、政策说明、用户话术等文档内容;
- 在用户提问时,快速匹配合适的知识点做“检索增强”;
- 用来“补脑”大模型,让智能体的输出更可信、更专业。
这,就是“RAG”(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)的基本机制,而在 Coze(扣子)平台,这一切的基础,就是—— 知识库 。
所有商业化级别的工作流,不管是扣子、Dify还是其他,几乎都离不开知识库的配置。即使是小红书爆款改写这类基础场景,如果没有你的商品/品牌数据做支撑,也很难有实际效果。
那知识库和记忆有什么区别?
很多新手会搞混:都是“存信息”,到底有什么不同?
🔍 简单记忆法 :
“知识”是全局共识,“记忆”是个体偏好。
Coze 扣子知识库功能全景图
Coze 平台的知识库功能,既简单上手,又支持灵活配置,适合从个人开发者到企业级应用场景使用。
我们来拆解一下它的几个核心能力。
1. 支持多种知识类型,适配多元内容源
📄 文本类知识库
- 支持上传 Word、PDF、TXT 等文档
- 可自动分段,按标题/字符长度等方式切片
- 适合上传:FAQ 文档、说明书、行业政策等
📊 表格类知识库
- 支持上传 Excel、CSV,自动识别表头字段
- 可配置索引字段用于语义检索
- 适合上传:产品参数、定价表、设备规格
🖼 图片类(照片知识库)
- 图像 + 标注信息组合方式
- 适合图文生成、识图问答场景(较为小众)
2. 数据源丰富,上传方便
- 📥 上传方式支持多样 :
- 本地文档
- 飞书/Notion 在线文档
- 网页抓取(需指定链接)
- 表格数据粘贴
- ✂️ 支持灵活切片策略 :
- 字数、标题级别、换行标记等
- 分片后自动向量化(Embedding)
- 🔄 可定期维护和更新 :
- 新内容上传 / 旧内容删除
- 多 Bot 可复用同一知识库
三大核心场景,教你玩转知识库
在 Coze 平台构建知识库,远不止“上传文档”那么简单。根据场景的不同,你可以玩出很多花样。
下面这三种,是最常见也最实用的玩法。
场景一:打造智能客服,7x24 不下线
目标 :用知识库让你的客服智能体回答更快、更准、不出错。
步骤 :
- 上传业务 FAQ、服务条款、产品手册等内容
- 在工作流中添加“知识库检索”节点
- 开启 混合检索策略 + 查询改写
- 设置召回条数 / 匹配度阈值(推荐匹配度 ≥ 0.5)
技巧补充 :
下面是实际为客户搭建的电商客服工作流:
场景二:构建内容钩子库,让大模型说人话
钩子库 = 爆点内容语料库 ,通过知识库唤起大模型的“灵感”,生成更具吸引力的文案内容。
你可以上传:
- 社交平台爆款标题
- 用户评论语料
- 典型内容开头结尾模版
然后让大模型从中召回片段、提炼关键词、组合生成。
提示词模板示例 :
“请结合用户问题,从知识库中调用最适合的语句风格或句式结构,生成一段打动人心的引言。”
适用场景:
- 品牌运营写稿
- 用户评论生成
- 帖子话术打磨
场景三:打造专属语料库,风格输出不跑偏
Coze 的知识库非常适合 统一风格/术语/规范性语言输出 。
你可以上传:
- 品牌手册、传播规范
- 客服话术白皮书
- 法律、合规类模板语句
实现目标:
- 控制大模型的语气、用词
- 保证内容专业、合规
- 避免员工手动复制粘贴
使用建议:
-
设置召回条数:8~10 条,提升覆盖率
-
配合提示词:“请遵循语料库的表达方式作答”
工作流中如何调用知识库?节点配置技巧详解
Coze 的强大之一,就在于可视化工作流(Workflow)。你可以通过工作流中添加“知识库检索节点”,实现 RAG 机制自动运作。
节点类型说明
检索节点核心配置
建议默认使用「混合检索」,效果最稳妥。
2)其他关键配置
提示词技巧:让召回更聪明
你可以在节点后连接一个 LLM 节点,加入控制类提示词,例如:
请根据召回内容中的重点信息,用专业、简洁语气进行回答,若未召回相关内容请回复“未查到”。
这种提示词能显著提升智能体输出的稳定性与专业度。
多知识库调度与分工策略
当你上传的资料越来越多,光靠一个知识库很快就不够用了。
这时,你就需要“分而治之” + “智能调度”。
拆分知识库 = 管理策略
多库调度实战技巧
在工作流中,你可以:
-
使用多个“知识库检索节点”,分别配置检索源
-
使用工具调度节点(如条件判断)控制调用顺序
-
搭配系统记忆,实现上下文 + 内容分库判断
示例 :如果用户提问中提及「价格」,则走价格知识库检索;否则默认 FAQ。
进阶玩法:与模型记忆融合,让对话更智能
知识库召回是“冷知识”,记忆管理则是“热交互”。
两者结合,才能打造真正“像人”的智能体。
融合策略参考
提示词示例(融合使用):
结合用户的租房偏好与召回到的房源信息,推荐最符合用户需求的房源,并用专业语气说明推荐理由。
这种提示词非常适合客服、咨询类场景使用,让大模型做“带智商的推荐”。
总结:如何真正用好 Coze 知识库?
工具只是基础,用法才是能力。真正用好 Coze 知识库,你需要掌握三件事:
知识库结构设计
- 内容清洗、拆分粒度控制
- 分库策略设计(按业务/文档/权限)
工作流调度技巧
- 调用多个库、组合召回
- 搭配记忆 + 提示词,生成更聪明的回复
持续更新与内容治理
-
保持文档新鲜度
-
控制召回质量
-
使用检索日志优化库内容
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