定义

知识运行时（Knowledge Runtime）是指人工智能（AI）应用中的一个操作层，它负责管理外部、专有或实时知识源的检索、情境化和应用。它是使大型语言模型（LLM）或AI代理能够超越其静态训练数据并与当前、特定的企业信息进行交互的机制。

为什么它很重要

在企业环境中，通用型LLM通常缺乏特定领域的知识或最新的信息。知识运行时通过将AI的响应建立在经过验证的内部数据上，解决了这个问题。这极大地减少了“幻觉”（hallucinations），提高了事实准确性，并使AI能够成为组织的真正主题专家。

工作原理

该过程通常涉及检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）。当用户提交查询时，知识运行时首先解析意图。然后，它会查询包含组织文档的向量数据库或知识图谱。相关的文本片段被检索出来，并将这些片段直接注入到LLM的提示（prompt）中作为上下文。LLM然后仅基于此提供的上下文生成答案。

常见用例

• 内部问答机器人： 根据内部维基、人力资源政策或技术手册回答员工问题。
• 客户支持自动化： 使用产品文档和工单历史记录为复杂的客户查询提供准确的答案。
• 数据分析代理： 允许AI参考特定的财务报告或操作日志来生成摘要。

主要优势

• 事实基础： 确保输出可根据源材料进行验证，最大限度地减少AI错误。
• 时效性： 允许AI在无需完全重新训练模型的情况下纳入最新的业务变化。
• 领域特定性： 根据行业或公司的独特词汇和流程来定制AI的行为。

挑战

• 数据质量： 该系统的性能仅取决于其索引的数据质量。结构不良或过时的源文档会导致检索效果不佳。
• 延迟： 与纯生成模型相比，检索步骤增加了响应时间开销。
• 分块策略： 如何将大型文档分解成可搜索的“块”（chunks）是一个关键的调优参数。

相关概念

该概念与向量数据库（Vector Databases）、嵌入（Embeddings）、提示工程（Prompt Engineering）和检索增强生成（RAG）密切相关。