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深入解析智能体知识库中数据格式的奥秘，探索AI智能体如何高效利用知识。 核心内容： 1. 结构化数据在知识库中的应用及其示例 2. 半结构化数据的存储形式和典型应用场景 3. 非结构化数据的处理技术和实际案例
“ 知识库（Knowledge Base）是一个 存储、组织和检索知识 的系统化数据存储结构，支持 AI Agent 在特定场景下完成任务。它以多种数据格式存储知识，包括 结构化数据、半结构化数据与非结构化数据。”
知识库的核心目标是将外部知识转化为模型可调用的数据形式，便于智能体进行检索、匹配与推理，提高对复杂问题的理解与回答准确性。
01
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结构化数据知识库
定义： 结构化数据以 表格、关系数据库（如 MySQL、PostgreSQL） 的形式存储，数据具有明确的 行列格式与字段定义，适用于 FAQ 问答系统、规则匹配 等场景。
应用场景：
传统的 FAQ 问答系统
产品参数匹配与查询
多轮对话中信息槽位填充
示例：高校招生问答系统的结构化数据
问题 | 答案 | 关键字段 |
录取分数是多少？ | 2023 年理科录取线为 580 分 | 分数、年份 |
是否提供奖学金？ | 提供多种奖学金，最高 5000 元/年 | 奖学金类型 |
专业有哪些？ | 包括计算机、经济管理、医学等 30 个专业 |
02
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半结构化数据
定义： 半结构化数据介于结构化和非结构化数据之间，通常以 JSON、XML 或 YAML 格式存储，数据字段不固定，适用于 动态知识调用与多模态数据解析 的场景。
应用场景：
知识图谱构建
API 响应数据解析
多维度数据检索
示例：智能客服知识库的半结构化数据
{ "问题": "如何退货？", "答案": { "退货流程": ["申请退货", "寄回商品", "确认退款"], "退货期限": "7 天无理由退货" }, "分类": "售后服务"}—
非结构化数据
定义： 非结构化数据包括 文本、音频、视频、图片等 无固定格式的数据形式，需要结合 NLP、OCR 等技术进行解析和检索。
应用场景：
文档解析与问答
视频内容摘要与知识提取
图片 OCR 解析与内容标注
示例：企业内部政策文件的非结构化数据
“2024 年公司节假日安排：春节假期为 1 月 21 日至 1 月 27 日，其他法定节假日按照国家规定执行。”
53AI，企业落地大模型首选服务商
产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
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