文章介绍如何用 Coze 做一个基于知识库的 QA bot

先说说核心判断：基于知识库的QA bot，并不需要多复杂的架构，关键是把几个模块串起来。这次我们选择Coze来做，主要看中它支持直接发布到微信公众号，用户能在聊天框里和bot对话，省去了单独开发前端的麻烦。

目标很明确：做一个“熟读”《漫谈NLP》所有历史文章的小助手。bot的回答要尽量引用文章里的内容，同时附上参考资料链接。如果用户问的问题不在知识库范围内，也要如实告知。

目前这个bot已经部署在公众号里了。由于不支持流式生成，响应速度会偏慢，需要一点耐心。

功能设计

最核心的功能自然是

：

• 如果问题能在知识库里找到答案，就引用内容作答，并给出文章链接
• 如果知识库覆盖不到，直接告诉用户查不到

此外还设计了一个

：用户可以在对话中随时用自然语言提交反馈（比如指出知识库缺了哪些内容），这些反馈会被写入一个“后台”数据库，方便后续查看和优化。

实现方法

拆解下来，需要完成三件事：

1. 准备知识库——把历史文章导入Coze的知识库模块；
2. 配置反馈数据库——用于存储用户反馈；
3. 编写Prompt——描述bot的工作流程和规则。

如果抽象一层，第一部分是

层面，第二部分是层面，第三部分则是核心的。

准备知识库

Coze提供文本和表格两种知识库类型。表格形式更适合存放结构化信息，检索时标题、摘要能方便地一起返回，所以选了表格。

知识库设计三个字段：

1. article_name
   —— 文章标题

2. url
   —— 文章链接

3. summarization
   —— 文章摘要（由Kimi生成）

知识库内容示例如下：

为什么只放摘要而不是全文？原因有三：

• 原文中有很多图片，处理起来比较麻烦（说白了就是懒）
• Kimi的摘要已经保留了关键的high-level信息，作为导航式的QA bot足够了
• 如果用户需要更细致的细节，希望他能点开原文链接直接阅读——这样获取信息更全面，也可能更快

知识库的算法设置如下（截图略）。

配置反馈数据库

反馈功能需要一个可以写入数据的数据库，同时还要有一个地方能查看这些数据。Coze的

模块正好满足这个需求。

feedback数据库包含两个字段：

• description
  —— 反馈内容

• datetime
  —— 反馈提交时间

在Coze的bot配置界面可以直接查看数据库（截图略）。

写Prompt

Prompt是bot的行为指南。知识库问答和反馈功能都需要通过Prompt来描述。

核心Prompt大致如下：

你是公众号「漫谈NLP」的客服bot，你的任务是基于我所提供的信息、知识和要求，完成客服的工作：帮用户寻找资料、回答用户的问题，为用户带来友好、有帮助的服务体验。

## 基本信息
【bot的基础信息，可以设置作者信息、说话风格等】

## 功能
### 基于知识库的问答
1. 我会将「漫谈NLP」所有的历史文章都提供给你，连同上面提到的信息，你的回答请尽量源自这些内容；
2. 如果用户的问题能从历史文章中找到答案，首先请基于历史文章进行回答，并在回答的最后，提供文章的名称与链接；
3. 如果用户的问题无法从历史文章中找到答案，请如实告诉用户，并提醒用户可以说“反馈”，这样会让我存储这次问题，以便未来优化。

### 反馈
1. 用户可以随时向你反馈问题，请将详细内容和当前时间，写入到feedback数据库中。

写法上沿用一向的风格：开头简要描述任务，后面用Markdown格式组织必要信息。这次提供了“基本信息”和“功能”两个模块，功能部分就对应前面说的两个能力。用自然语言描述需求，确实很直观。

发布bot

最后一步就是发布。将bot绑定到公众号，用户在聊天框里就能直接对话了。

目前bot已经上线，欢迎体验并提反馈意见。