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知识库

最近更新时间：2025.06.09 18:25:53首次发布时间：2025.06.09 18:25:53

在深度研究Agent使用场景中，产品还提供联网搜索、知识库等功能。本文为您介绍知识库功能。

功能概述

知识库是深度研究Agent的专属知识中枢，支持上传企业私有文档，通过智能匹配与结构化提取，将内部知识精准注入分析流程。与联网搜索形成互补，确保研究结论兼具时效性与业务深度。
知识库的知识划分为以下三种：

知识类型	内容介绍
业务知识	通用的业务原理、标准知识库、细分场景知识等
分析框架	标准化分析结构、报告模版等
分析报告	存储已完成的具体分析结论、案例等

说明

上传阶段智能体会自动打标三类知识类型。
业务知识建议结构化、分块撰写，提升召回粒度和质量。
上传文档时标题尽量覆盖核心关键词，利于后续检索。

使用限制

支持文档类型：pdf、doc、docx，包括本地文件及飞书文档。
本地文件大小上线100MB。

注意

预计2025年6月下旬支持识别上传知识中的图片内容。

适用场景

场景类型	典型用例
精准知识问答	咨询特定产品标准、服务流程、业务规则，直接返回带出处的知识片段
报告自动生成	调用历史分析框架生成新报告，复用成熟结构
场景化研究	聚焦某类问题（如"客诉分析"），仅调用关联文档，屏蔽无关信息干扰

快速入门

在智能体列表选择需要配置知识库的智能体，点击「智能体配置」进入智能体配置页面。
点击「知识配置」，选择「添加知识」，输入知识名称、上传知识文件后点击「保存」即可开启知识库功能。

用户可以点击对话框，选择内置问题进行提问，也可以直接输入与知识库有关的问题进行提问。

自然语言询问	快速查看推荐问题
智能体主要的用法，用户可将自己的深度研究需求直接以文字的方式描述给智能体。	对话框下方提供推荐问题，用户可以点击任意推荐问题直接询问。推荐问题会根据大家的历史查询问题自动生成，也可以自定义配置，具体的配置方法参见智能分析Agent配置。

自然语言询问

快速查看推荐问题

智能体主要的用法，用户可将自己的深度研究需求直接以文字的方式描述给智能体。

对话框下方提供推荐问题，用户可以点击任意推荐问题直接询问。
推荐问题会根据大家的历史查询问题自动生成，也可以自定义配置，具体的配置方法参见智能分析Agent配置。

业务知识

为智能体上传”消费者行为分析5W2H模型.docx“的样例知识，如果用户提问“利用消费者行为分析5W2H模型对今年消费者行为进行分析“，那么智能体会自动识别并利用该业务知识，完成新报告的生成。

消费者行为分析5W2H 模型 .docx

未知大小

输入的业务知识内容	智能体输出的报告内容
5W2H 模型： Who（人群画像）：年龄、性别、地域、收入层级、消费偏好（如母婴人群关注安全认证）； What（消费品类）：高频刚需品（粮油）vs 低频耐用品（家电）； Why（消费动机）：功能需求（如手机续航）vs 情感需求（品牌认同感）； When（消费时间）：季节性（夏季冷饮）、场景化（深夜外卖）； Where（消费渠道）：线上平台（淘宝 / 抖音）vs 线下场景（便利店 / 购物中心）； How（消费方式）：冲动消费（直播秒杀）vs 理性决策（比价 APP 使用）； How much（消费金额）：客单价、复购率、LTV（用户生命周期价值）。

输入的业务知识内容

智能体输出的报告内容

5W2H 模型：
- Who（人群画像）：年龄、性别、地域、收入层级、消费偏好（如母婴人群关注安全认证）；
- What（消费品类）：高频刚需品（粮油）vs 低频耐用品（家电）；
- Why（消费动机）：功能需求（如手机续航）vs 情感需求（品牌认同感）；
- When（消费时间）：季节性（夏季冷饮）、场景化（深夜外卖）；
- Where（消费渠道）：线上平台（淘宝 / 抖音）vs 线下场景（便利店 / 购物中心）；
- How（消费方式）：冲动消费（直播秒杀）vs 理性决策（比价 APP 使用）；
- How much（消费金额）：客单价、复购率、LTV（用户生命周期价值）。

存储日常使用的规则手册、场景指南等碎片化内容。
采用初筛→排序→聚焦的召回策略：先匹配30个相关文本片段，经AI排序后仅保留关联度最高的3份文档所有内容，避免信息分散。

分析框架

为智能体上传”今年一季度所有活动复盘分析报告模版.pdf“的样例知识，如果用户提问“今年一季度所有活动复盘分析报告“，那么智能体会自动根据样例知识的整体报告框架和分析模版要求，完成新报告的生成。

今年一季度所有活动复盘分析报告模版.pdf

未知大小

输入的分析框架要求	智能体输出的报告内容
Q1活动整体贡献与趋势分析目的：概览第一季度所有活动共同产生的总体价值与业绩节奏指定图表/呈现方式：使用 `指标卡` 展示Q1期间所有活动累计贡献的 `销售额`，`订单量`，`下单用户数`，`新客占比`，`客单价`。使用 `线图` 按 `每日` 展示 `销售额` 和 `订单量` 在Q1期间的变化，体现活动对季度业绩的拉动。模块小结：总结Q1通过活动实现的总体业务规模，描述季度内活动效果的整体走势（如是否有明显波峰对应关键活动节点）。

输入的分析框架要求

智能体输出的报告内容

Q1活动整体贡献与趋势

分析目的：概览第一季度所有活动共同产生的总体价值与业绩节奏
指定图表/呈现方式：
- 使用 指标卡 展示Q1期间所有活动累计贡献的 销售额，订单量，下单用户数，新客占比，客单价。
- 使用 线图 按 每日 展示 销售额 和 订单量 在Q1期间的变化，体现活动对季度业绩的拉动。
模块小结：总结Q1通过活动实现的总体业务规模，描述季度内活动效果的整体走势（如是否有明显波峰对应关键活动节点）。

存储标准化分析模板（如行业报告结构、研究模型）。
在用户发起报告撰写任务时，系统会全量调用匹配的框架内容，强制保障输出内容的体系化。

分析报告

为智能体上传“2025 年新品推广主题活动复盘分析报告.docx“样例知识，如果用户提问“做一个去年新品推广主题活动的复盘分析“，那么智能体会自动抽取样例报告中的分析框架，学习其分析要求，完成新报告的生成。

2025年新品推广主题活动复盘分析报告.docx

未知大小

输入的分析报告样例	智能体输出的报告内容
新品推广效果深度分析分析目的：集中评估“新品抢先购”活动在驱动主推商品销售和用户接受度方面的核心表现。内容与呈现：主推商品表现：使用柱状图展示了主推商品销售额排名 TOP10 商品名称及所属品类2。从结果来看，跑步鞋品类表现突出，在 TOP10 商品中占据 6 款，其中“缓震系列 B”销售额最高，达 608,295.20 元。模块小结：“新品抢先购”活动在推动主推商品销售方面有一定成果，跑步鞋品类是核心主推商品，表现突出。

输入的分析报告样例

智能体输出的报告内容

新品推广效果深度分析

分析目的：集中评估“新品抢先购”活动在驱动主推商品销售和用户接受度方面的核心表现。
内容与呈现：
- 主推商品表现：使用柱状图展示了主推商品销售额排名 TOP10 商品名称及所属品类2。从结果来看，跑步鞋品类表现突出，在 TOP10 商品中占据 6 款，其中“缓震系列 B”销售额最高，达 608,295.20 元。
模块小结：“新品抢先购”活动在推动主推商品销售方面有一定成果，跑步鞋品类是核心主推商品，表现突出。

存储已完成的完整业务分析案例（如市场研究、活动复盘等）。
当用户需参考历史经验或方法论时，系统会自动抽取报告中的分析框架部分进行结构化召回，确保输出的知识具有完整逻辑性。

特别声明

（1）本服务输出的内容均由人工智能模型生成。
（2）本功能适用人群：仅限于客户在内部、自有业务、自己使用，客户不得通过数据智能体向公众提供生成式人工智能服务。
（3）本产品支持 SaaS 版本和私有化部署版本产品使用，如需购买或试用，请您联系商务人员进行咨询。