手把手教学，零代码搭建你的个人知识库

一直以来，我都在寻找一个能够构建个人知识库的方法，尤其是在AI大模型的诞生，让每个人都拥有了打造专属知识库的能力。因此很容易的想到，可以在大模型的基础上，引入个人知识库，这样就可以打造专属于个人的AI知识库问答机器人。

目前已经有很多开源的项目支持这样子的构建，比如LangChain和LlamaIndex。但是这些对于普通人来说，还是需要一定的编程能力，并且熟悉其框架才能够搭建起来。

为了实现零代码构建个人知识库，这里用到了之前字节开发的免费AI助手：Coze

在国内可以利用字节开发的开源模型作为大模型基座，而在国外则可以调用GPT4等模型进行搭建。

个人知识库AI小助理

目前我构建的“个人知识库AI小助理”有三个主要的功能：

个人知识库搜素：搜索个人知识库的文章记录，同时进行实时问答，在问答的过程中可以反馈给我具体的文章链接

文章总结：给出一篇文章链接，让AI帮我总结文章内容

文章阅读笔记记录：把阅读笔记的内容进行记录，随时查看笔记

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个人知识库搜索问答

搜素本地知识库的内容，并通过微信公众号进行展示：

上面内容基于我自己打造的知识库进行回答的，比较准确的，并且会返回文章中的引用链接：

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文章链接内容提取

给定一个文章链接，它就能够帮你提取出网页文章的内容：

然后，这个工具会对文章进行深入的解析，提取出关键信息，如标题、作者、发布日期、正文内容等。这些信息会被整理成一个易于阅读的格式，以便用户快速了解文章的主题和要点。

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文章阅读笔记记录

利用coze也能够打造属于自己的AI记录员，比如我这里让它记录我的阅读笔记

并且可以让它提醒我读到哪里了：

这种长期记忆的方法，能够让它变身成为你的私人小助理，随时为你提供帮助。

2.背景知识

打造个人知识库，看起来是一个比较酷的内容，特别是针对在工作中积累了很多内容，需要时不时翻找出来。

借助于大模型的帮助，在不需要微调的情况下，我们就可以搭建属于自己的知识库。这种技术被称为RAG（Retrieval-Augmented Generation）。简单来说就是通过大模型LLM的能力，在其基础上引入外部的知识库数据，这样大模型AI在回答问题的时候更加的精确。

整体的RAG技术框架包括三个方面：

数据索引阶段：构造向量数据库，引入自己的外部数据源

检索阶段：根据用户给定的问题，从数据库中找到精确的信息

生成阶段：利用检索到的数据库中的信息，生成回答

3.AI机器人构建教程

了解了一些简单的RAG知识之后，那么如何构建呢？

这里利用字节开发的Coze，简单演示一下如何构建自己的个人知识库。首先打开网站：

创建一个属于自己的机器人，这里我取了一个名字叫“算法一只狗的小助理”：

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知识库创建

为了达到引入自己文章的目的，需要先新建一个自己的知识库：

上传你自己的文档到“我的空间”中，因为我大部分的文章都是用markdown格式下的，因此可以把文档导入并转换成“飞书在线文档”：

整理好自己的文件夹后，需要把文件设置成“互联网公开”的形式：

把对应的文件夹设定成“互联网上获得链接的人可阅读”：

最后整体的文件目录如下：

登陆自己的账号，回到刚刚建立的知识库中，飞书文章导入进来：

可以看到自己的文章可以进行选择，如果没有选择互联网公开，这里面是看不到文章的：

最后导入后，就可以看到自己对应的知识库了：

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为每个文章添加链接

要想AI在回复的时候带上网页链接，需要给它进行提示，因此这里用了excel表格，把每个文章的对应链接写成表格形式：

然后把excel表格上传到知识库中，最后选择要索引的列名，这样机器人就可以根据你的标题进行查找，然后给出对应的文章链接

5.测试Coze小助手

可以回到Bots建立的页面，把刚刚搭建的知识库添加进来

然后设定prompt词语，由于我只想让这个机器人搜索基于知识库的内容进行问答，因此输入了下面的prompt：

使用知识库搜索问答

然后再点击它自带的优化提示词功能：

接下来右边界面就可以开始测试自己的Bots机器人了

chatgpt账号升级

它不仅能够根据你给定的文章进行搜索和总结，同时也给出了具体的文章链接。

有了这个功能之后，以后如果你的个人知识库有新增的话，那就可以添加到里面，只需要和他进行对话就可以方便查找自己的文章。

chatgpt账号升级

它的回复和在Bots测试时是一致的，但有一点缺点是回复比较慢，因为要等AI全部回答完之后才返回结果。

7.总结

上面就是一个简单的利用Coze，不需要写任何一行代码就可以实现简单的个人知识库，这对于普通人来说是极大便捷的。

当然它还有其他功能，通过添加插件可以实现“网页文章提取”、“ppt生成”、“图片生成”等等的功能，感兴趣的读者都可以去尝试一下，打造一个属于自己的AI小助理