20 · FAQ 与术语表

长尾查阅件

📚 《AI 知识库开发入门》第 20/20 篇 · 完结 🎉

01 高频 FAQ

数据安全吗？ 取决于部署方式——敏感数据选自部署，SaaS 看合规条款。要多少文档才够？ 覆盖高频问题的精选集即可，多不如准。能替代客服吗？ 能接住高频 70%，长尾与情绪场景仍需人。和微调怎么选？ 灌事实用知识库，改风格才微调。为什么文档越多效果反而差了？ 噪声稀释了信号——回第 6 篇。

02 术语表（节选）

RAG=检索增强生成；embedding=语义指纹；chunk=文档切块；向量库=按含义检索的存储；BM25=关键词检索算法；rerank=二段精排；top-k=召回条数；忠实度=答案忠于资料的程度；拒答=资料不足时的诚实回应。

03 延伸路线

下一站《Agent 开发进阶》：把知识库变成 Agent 的一个工具，从"能问答"到"能干活"。

你现在应该能：独立完成选型、建库、调优、评测、上线、运维的完整闭环。恭喜毕业。

📎 实战案例

创作者把《知识库》课学到的检索方法，用来给自己的百万字小说建「设定检索库」：写作时按场景查世界观和旧情节，AI 续写不再吃书——知识库不止是客服工具，也是长文创作的外挂记忆。