知识库以及知识库的使用方式

我想给服务器的模型加知识库，可以怎么做，如果在服务器端调用了大模型接口，能不能添加知识库，知识库和rag有啥区别吗

可以，而且路径不止一条。你现在的架构是"服务器上跑本地 Qwen + FastAPI"，要"加知识库"，本质是在 推理前把外部知识检索出来塞给模型（或让模型能调用一个检索工具）。这类方案通常统称 RAG，但"知识库"本身不等于 RAG。

你要的三件事分别是什么

1）知识库是什么

更像一个"可检索的资料仓库"，通常包括：

文档（PDF/Word/网页/Markdown/数据库记录）
结构化元数据（标题、来源、时间、权限、标签）
索引（向量索引、关键词索引，或两者混合）
更新与权限策略（谁能看什么、多久更新一次）

2）RAG 是什么

RAG = Retrieval-Augmented Generation：检索增强生成。它是一个流程：

把问题向量化/改写
去知识库检索 top-k 相关片段
把片段作为"证据"拼进 prompt
模型基于证据回答，并最好给出处/引用

所以：RAG 是使用知识库的一种方式。知识库是"库"，RAG 是"怎么用库喂模型"。

3）"服务器端调用大模型接口还能加知识库吗？"

能。无论你是：

本地模型（你现在就是）
远程 API（Qwen、OpenAI、别家）

只要你能在服务器端控制请求前的逻辑，就能加知识库。常见做法：

在服务器端先检索，再把检索结果塞到 messages 里（最通用）
或者实现"工具调用"（function calling），让模型决定何时检索

实战方案怎么选（按复杂度从低到高）

方案 A：最简单的"手动知识库" (适合小规模、快速能用)

把常用资料整理成若干段 Markdown/FAQ
根据用户问题用关键词匹配（BM25/正则）
把命中的段落拼到 system 或 user prompt 里

优点：快、零依赖

缺点：规模一大就不好用，召回不稳

方案 B：标准 RAG（推荐，性价比最高）

离线：建库

文档解析 → 分块（chunk）
每块生成向量 embedding
存到向量库（FAISS / Milvus / Qdrant / Chroma）

在线：问答

用户问题 → embedding
向量库检索 top-k chunks
组成"证据上下文"
调用 Qwen 生成答案（最好带引用）

优点：可扩展、效果好、工程成熟

缺点：需要 embeddings + 向量库 + 文档清洗

你现在的 FastAPI 服务非常适合加一个 /chat_rag：先检索，再调用你已有的 /chat 推理逻辑。

方案 C：知识库 + 结构化事实（适合规章制度/数据查询）

文档类走 RAG
"谁在什么时候做了什么""某条记录的字段"走数据库/图数据库
回答时用"检索证据 + SQL/图查询结果"混合喂给模型

优点：事实准确、可审计

缺点：建模成本更高

"知识库"和"RAG"的区别一句话

知识库：存知识、能被检索的系统（数据 + 索引 + 权限 + 更新）
RAG：把检索结果喂给大模型生成答案的流程（用知识库的一种方法）

你在服务器上落地的最小闭环（我建议的路线）

先定知识来源：PDF/Word/网页/课程资料？是否要权限隔离？
选向量库：单机先用 FAISS 就够（不必上 Milvus）
选 embedding：
- 若完全离线：用本地 embedding 模型（比如 bge-m3 / text2vec 等）
- 若允许调用外部：用云 embedding API（更省资源）
在 FastAPI 里加两层：
- /ingest：上传文档→分块→入库
- /chat_rag：检索→拼上下文→调用你现有生成逻辑

如果你告诉我两点，我就能给你"可直接跑"的 RAG 代码骨架（FAISS 版，单机）：

你的知识库资料主要是什么格式（PDF/Word/Markdown/网页）？
你希望完全离线还是允许调用一个 embedding 接口？（embedding 是 RAG 里最关键的第二模型）

其他用法

"用知识库"不只有 RAG 这一条路。你可以把知识库想成一座图书馆📚，RAG 是"先检索再把书页夹到提示词里让模型读"。除此之外，还有很多"借书姿势"。

1) 关键词检索 / 传统全文检索

用 BM25、倒排索引（Elasticsearch/OpenSearch/Lucene）直接搜文档片段，然后：

返回给用户（不一定让模型生成）
或者只把命中的几段喂给模型

适合：术语明确、法规条款、标题党式文档、需要可解释检索。

2) 混合检索 Hybrid Search

同一问题同时做：

关键词检索（更精确）
向量检索（更语义）
再合并、去重、重排。

适合：知识库很杂、用户提问口语化、你既想"查得准"又想"找得全"。

3) 先检索后"摘要索引"再回答

不是把原文 chunk 直接喂给模型，而是两层：

第一层：检索到的内容先做"压缩摘要/要点提炼"
第二层：把摘要喂给模型生成最终回答

适合：文档很长、上下文窗口吃紧、你更关心结论而非逐字证据。

4) 问题路由 Router + 专库检索

先用一个轻量路由器判断用户在问什么，然后去对应知识库：

课程资料库
项目文档库
FAQ 库
日志与运维库
论文库

适合：库多、容易串台、想显著提速和提高命中率。

5) 工具调用式知识库（Agent 工具）

不是你固定先检索，而是把"检索"封装成工具：

search_docs(query)
get_doc(doc_id)
get_policy(rule_id)
让模型自己决定何时查、查什么，再基于结果回答。

适合：复杂任务、多轮对话、用户经常追问"再给我来源/再展开"。

6) 结构化知识库：SQL / API 查询而非检索文本

把关键知识做成结构化表或服务：

SQL 查询（课程表、实验记录、设备参数）
REST API（配置中心、资产库、权限系统）
模型负责把自然语言转成查询，然后用结果回答。

适合：事实必须精确、要强审计、要做权限控制与更新一致性。

7) 知识图谱 KG + 图推理

把知识抽成"实体-关系-属性"，提问时做图查询/路径推理：

谁属于哪个项目
某概念的上下位
依赖关系链

适合：关系型问题、链路追溯、跨文档的"谁和谁什么关系"。

8) FAQ 直接命中（不经过大模型生成）

对高频问答做"精确匹配/近似匹配"：

命中就直接返回标准答案
未命中再走生成式（RAG 或工具）

适合：运维场景、客服场景、你要稳定输出且省算力。

9) 记忆型知识库（会话记忆与用户私有库）

把用户提供的材料、你们的对话结论存成可检索条目：

短期记忆：本次会话内
长期记忆：跨会话，但要权限隔离

适合：持续使用、个性化、你希望模型"记住你们项目的设定"。

10) 参数内注入：微调/LoRA/继续预训练

把知识写进模型参数里，而不是每次检索：

微调：让模型更会"按你们口径回答"
继续预训练：让模型掌握领域语言

适合：知识相对稳定、你更在意风格与一致性、并且能接受训练成本。

不适合：知识天天变、必须给引用出处的场景。

怎么选用哪种

知识经常更新：优先检索类（Hybrid、工具调用、SQL）
必须可追溯引用：优先检索并返回来源（RAG/Hybrid）
数据是结构化事实：优先 SQL/API（比 RAG 更准）
关系链问题多：知识图谱
高频固定问答：FAQ 命中直出 + 兜底生成

如果你告诉我：你的知识库主要是什么（PDF/Word/网页/数据库）+ 你希望"必须带引用吗"+ 是否要"权限隔离"，我可以给你一套最合适的服务端架构（接口设计、索引策略、以及和你现有 FastAPI /chat 怎么拼起来）。