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教程（上）讲了知识库的工作方式：先检索资料，再生成回答。但在真实办公里，你往往还需要固定规则，资料里没有就拒答、输出必须按模板。这就是智能体的价值，用系统提示词把规则写清，再把知识库挂上去，让它像一个有边界、有格式的助手。

一、为什么“知识库通常需要智能体来驱动”？

仅有资料还不够，你还需要一套怎么用资料的规则。在很多平台里，你创建知识库后，实际上是在创建一个带默认规则的助手，它会决定何时检索、检索多少、资料不够时如何处理，以及输出格式是什么。

二、智能体的四件套

系统提示词 + 用户提示词 + 知识库 + 模型

你可以用这张“组件表”快速理解：

• 系统提示词（System）：你是谁、你能做什么、不能做什么、输出格式、拒答规则。
• 用户提示词（User）：这次我具体要你做什么（一次性的任务信息）。
• 知识库（KB）：你允许引用的资料范围（检索片段从这里来）。
• 模型与参数（Model）：用哪个模型、回答更严谨还是更有创意（不同平台设置项不一样）。

三、内容到底放系统还是放用户？

只需判断用一次还是用很多次

放置规则：

• 会反复使用、每次都要遵守的规则—— 放系统提示词。
• 只在这一次任务成立的背景、限制条件 —— 放用户提示词。
• 需要长期引用、可检索的资料—— 放知识库。

例子：

• “你是一个会议纪要助手，缺 Owner/DDL 必须标 [TODO]”——系统提示词。
• “这次会议主题是 X，参会人是 A、B、C”——用户提示词。
• “过去的会议记录、制度文件、项目背景材料”——知识库。

四、三层优先级

理解“为什么它会拒答”

在很多知识库型助手里，常见的优先级是：系统提示词> 知识库内容 > 用户提示词

• 系统提示词规定：资料里没有就拒答—— 那你问得再强势，也会被拒。
• 知识库限定范围：只在你上传的资料内找—— 它不会“自由发挥”去编。
• 用户提示词决定本次任务：要总结/要对比/要列步骤 —— 但不能突破上面两层。

理解这一点，你就不会误以为“模型变弱了”，而是规则在生效。

五、实战：搭一个“知识库型智能体”（小白照做）

不同平台入口不一样，但通用流程一致：

步骤1：先写“原始需求”（越朴素越好）

• 我希望它帮我回答某个领域的问题，回答必须引用知识库；资料里没有就明确说“资料不足”，并告诉我需要补什么。
• 输出要结构化：先给结论，再给依据，再给下一步行动。

步骤2：让 AI 帮你把原始需求升级成系统提示词

• 把“角色/边界/拒答/输出格式”写清楚。
• 要求：不编造；输出用小标题分块。

步骤3：创建知识库并上传资料

• 先放“最核心的一批资料”，跑通再扩。
• 资料尽量同主题、同用途，减少检索噪声。

步骤4：把知识库绑定到智能体（高级设置里）

• 确认：启用知识库检索/引用。
• 如果平台支持：设置“携带上下文轮数/最大回复长度/更严谨或更创意”。

步骤5：用三类问题测试并迭代

• 命中题：资料里明确有答案的问题（看引用是否对）。
• 边界题：资料里没有的问题（看是否拒答并提示补充）。
• 格式题：要求按模板输出（看是否稳定执行）。

六、什么时候不一定要用知识库？

如果你的资料本身非常结构化（例如一张你整理好的表格、几条清晰规则），有时直接把“规则摘要”写进系统提示词，效果反而更稳、更快。因为系统提示词每次都带着走，不需要检索，也减少了“检索不到”的不确定性。

七、常见问题排查

遇到“回答还是泛/找不到重点”，按顺序排：

• 资料里到底有没有：先问“请概览我的知识库包含哪些主题”，确认覆盖范围。
• 问题太粗：把问题改成“我要什么输出格式 + 我现在的限制条件 + 我希望你引用哪类资料”。
• 资料太杂：拆成多个知识库（按主题、用途拆）。
• 输出太长：让它“先给 5 条结论，再给依据”，不要一次性写长文。

结尾：把它变成你的“可复用工作流”

做一次智能体很快，难的是做出“稳定、可复用、团队也能用”的版本。最有效的方式是把：系统提示词骨架、测试题库、资料命名规则，全部沉淀成模板。

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