定义

机器知识库（MKB）是一个结构化、经过策划的信息存储库，专门设计用于被人工智能模型和自动化系统消费、查询和利用。与存储交易记录的传统数据库不同，MKB 存储的是语义知识——事实、关系、规则和上下文理解——这使得人工智能能够进行推理、回答复杂查询并做出明智的决策。

为什么它很重要

现代人工智能模型，特别是大型语言模型（LLM），功能强大，但往往缺乏特定、最新的或专有的领域知识。MKB 弥补了这一差距。它将人工智能与可验证的内部公司数据相结合，从而大大减少“幻觉”现象，并确保输出与特定的业务环境相关。对于企业采用而言，MKB 是事实的来源。

工作原理

该过程通常涉及几个阶段：

• 摄取和分块（Ingestion and Chunking）： 将原始数据（文档、PDF、数据库）分解成可管理的、语义连贯的片段（chunks）。
• 嵌入（Embedding）： 将每个片段通过嵌入模型进行处理，该模型将文本转换为高维数值向量。该向量在数学上代表了该片段的含义。
• 存储（Storage）： 这些向量以及元数据被存储在专门的数据库中，通常是向量数据库（Vector Database）。
• 检索（RAG）： 当用户提出问题时，查询也会被转换为一个向量。系统随后针对 MKB 执行相似性搜索，以检索语义上最相关的片段。
• 生成（Generation）： 将这些检索到的片段作为上下文传递给 LLM，使其能够生成准确、知情的响应。

常见用例

• 高级客户支持： 为客服代表或聊天机器人提供即时访问复杂产品手册和历史工单数据的能力。
• 内部知识管理： 允许员工使用自然语言查询庞大的内部文档（人力资源政策、工程规范）。
• 法规遵从性： 将人工智能系统与特定法律文本相结合，以确保自动化流程遵守现行法规。
• 智能搜索： 超越关键词匹配，理解用户搜索查询背后的意图。

主要优势

• 准确性和可信度： 通过强制依赖经过验证的源材料来减少模型的“幻觉”。
• 领域特定性： 使通用人工智能能够高度专业化于特定的行业或公司。
• 可审计性： 由于 MKB 提供了源片段，因此每个 AI 输出都可以追溯到其原始文档。
• 可扩展性： 可以在不要求对核心基础模型进行昂贵再训练的情况下添加、更新和完善知识。

挑战

• 数据质量： MKB 的质量仅取决于所摄取的数据。结构不良或相互矛盾的源数据会导致检索效果不佳。
• 分块策略： 确定数据片段的最佳大小和重叠度是一项关键的、非同寻常的工程任务。
• 延迟： 检索和嵌入过程会增加整体查询响应时间，这对于实时应用必须加以管理。

相关概念

• 检索增强生成（RAG）：利用 MKB 的主要架构模式。
• 向量数据库：用于存储和搜索知识向量的专业基础设施。
• 语义搜索：MKB 提供的能力，使其能够理解含义而非仅仅是关键词。