企业知识库搭建的七个关键决策

知识库（Knowledge Base）是 RAG 系统的核心组件，也是决定 AI 回答质量的关键因素。在多个项目中，我们总结了七个最容易被忽视、但又至关重要的决策点。

1. 文档切分策略

简单按字数切分是最常见的做法，也是最容易出问题的。正确的方法是根据文档类型选择切分策略：制度文件按条款切分，技术手册按章节切分，会议纪要按议题切分。语义切分优于固定长度切分，但成本更高。

2. 元数据管理

每一条知识切片至少需要标注：来源文档、部门归属、生效日期、密级、版本号。缺少元数据的知识库就像没有目录的图书馆——能检索但无法判断权威性和时效性。

3. 权限模型

知识库不是"要么全看见、要么全看不见"。需要支持按部门、角色、标签的细粒度权限控制。一个销售 Agent 不应该能看到 HR 的薪酬制度，但它需要看到产品定价手册。

4. 引用溯源

AI 回答必须附带原始文档引用和具体段落定位。这不仅是为了合规审计，更是建立用户信任的基础。用户需要能一键跳转到原始文件来验证答案的可靠性。

5-7. 评测、反馈与更新

知识库不是一次性工程。你需要持续监控检索命中率和回答准确率，建立用户反馈闭环（点赞/踩/纠错），并设计知识的定期审查和版本更新机制。