WorkBuddy知识库配置全攻略

本文详解了如何将WorkBuddy中的自定义大模型与企业专属知识库（如HR制度、产品手册、SOP等）通过向量数据库实现高精度语义级对接——只需五步：启用并验证768维嵌入能力、创建隔离的FAISS向量库并绑定业务知识空间、以JSONL格式注入预计算向量与结构化元数据、配置RAG增强规则精准控制Top-3上下文注入与模板渲染、最后用真实业务问题端到端验证检索准确性与元数据一致性，让AI回答不再“凭空编造”，而是每一条结论都可溯源、可审计、可落地。

如果您已在WorkBuddy中部署自定义大模型，但希望其响应能精准引用企业内部文档（如制度文件、产品手册、项目SOP），则需将企业知识库与该模型通过向量数据库完成语义级映射。以下是实现此映射的步骤：

一、确认自定义模型已注册并启用嵌入能力

该步骤确保模型具备生成高质量文本嵌入（embedding）的能力，是后续向量索引构建的前提。若模型未暴露嵌入接口或未配置对应tokenizer，向量化流程将无法启动。

1、登录WorkBuddy管理员账号，进入【系统设置】→【模型管理】→【自定义模型】。

2、在模型列表中定位目标模型（如“hr-policy-bge-v3”），点击右侧【详情】。

3、检查【嵌入支持】状态是否为已启用；若显示“未就绪”，点击【启用嵌入服务】，系统将自动拉取配套tokenizer并校验768维输出维度。

4、在【测试嵌入】输入框中键入“员工请假审批流程”，点击【生成向量】，确认返回向量长度为768且无报错。

二、创建专用FAISS向量库并绑定知识空间

该步骤建立独立于默认知识库的向量存储实例，避免企业敏感文档与公共知识混用，同时支持按业务线隔离索引。

1、进入【知识库管理】→【新建知识空间】，名称填写“HR合规知识向量库”，可见范围设为仅限HR部门。

2、展开【高级选项】，勾选【启用向量化索引】，在【向量引擎】下拉菜单中选择FAISS-CPU-1.8.0（不推荐GPU版本，因企业知识更新频次低，CPU版更稳定）。

3、在【嵌入模型】字段中，手动输入上一步确认可用的模型ID（如“hr-policy-bge-v3”），不可使用下拉默认项。

4、点击【保存并初始化】，等待状态栏显示“FAISS索引已加载，维度=768”。

三、上传企业文档并强制指定向量映射路径

该步骤绕过默认OCR与分块策略，直接注入原始语义单元，确保制度条款、审批节点等关键结构不被切碎，提升检索召回精度。

1、进入“HR合规知识向量库”，点击【上传文档】→【原始向量注入模式】。

2、准备JSONL格式数据包：每行一个JSON对象，含字段“text”（纯文本内容）、“metadata”（含“doc_id”“version”“effective_date”）、“vector”（由本地脚本预计算的768维float32数组，Base64编码）。

3、将JSONL文件拖入上传区，勾选跳过全部自动解析与禁用分块重切。

4、点击【提交注入】，页面提示“127条记录已写入FAISS，无向量维度冲突”即表示映射成功。

四、配置模型调用链中的向量路由规则

该步骤使用户向自定义模型提问时，系统自动触发FAISS相似性搜索，并将Top-3匹配片段作为上下文注入模型Prompt，而非依赖全局知识库模糊匹配。

1、返回【模型管理】→【自定义模型】→【hr-policy-bge-v3】→【推理配置】。

2、在【RAG增强】区域，开启启用向量上下文注入，点击【添加知识源】。

3、从知识空间列表中选择“HR合规知识向量库”，设置【最大匹配数】为3，【相似度阈值】设为0.68（低于此值不注入，防止噪声干扰）。

4、在【上下文模板】中粘贴以下格式：
"参考制度原文：{chunk_text}（来源：{doc_id} v{version}，生效日期：{effective_date}）"

五、验证向量映射有效性

该步骤通过真实查询验证端到端链路是否通畅，重点检测向量检索结果是否准确锚定原文位置，以及模型是否能基于该上下文生成合规回答。

1、在WorkBuddy主界面输入：“哺乳期员工每天可享1小时哺乳假，该规定出自哪份文件？最新修订版日期？”

2、打开开发者面板（Ctrl+Shift+I），切换至【Network】标签，筛选请求包含“/v1/embed”和“/faiss/search”的条目。

3、确认Embed请求中text字段为问题本身，FAISS请求返回的chunk_text精确匹配《员工福利管理制度（2025年Q4修订版）》第3.2.1条原文。

4、最终回复中必须包含文件名、版本号、生效日期三项元数据，且与注入时填写的metadata完全一致。

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