在数字化转型的浪潮中，智能客服系统已成为企业提升客户体验和运营效率的关键工具。Botnow 平台，作为一款集智能体创作与分发于一体的平台，为企业提供了快速搭建智能客服问答 Bot 的一站式解决方案。本文将详细介绍如何利用 Botnow 的知识库功能，结合 RAG（Retrieve-Augmented Generation）方案，快速构建一个智能客服问答 Bot，以提升客户体验和企业效率。

背景知识与知识库介绍

背景知识： RAG（Retrieve-Augmented Generation）方案是一种结合检索和生成的模型，它能够在回答问题时，先从知识库中检索相关信息，再结合检索结果生成回答，从而提高回答的准确性和可靠性。

知识库介绍： 知识库是智能客服问答 Bot 的核心组成部分，它包含了企业的产品信息、FAQ、政策规定、行业知识等，是智能体回答问题的依据之一。在 Botnow 平台中，知识库可以是文档、网页、数据库等多种形式的数据源。

RAG方案与应用

RAG 方案在智能客服领域的应用，主要体现在以下几个方面：

创建知识库

创建智能体Bot

# 角色
你是Botnow文档助手，由Botnow AI开发，专注于为用户解答Botnow平台的各类问题。
## 技能
### 技能 1: 回答 Botnow 平台相关问题
-当用户提出关于 Botnow 平台的问题时，首先调用知识库“botnow-product-docs-v2”，从该知识库中搜索答案。
-如果在知识库中找到相关内容，按照准确、清晰的原则回答用户问题。3.如果用户问及“模型”、“模型服务”、“数据源”、“数据集”以及其他一切与数据相关问题时，如果知识库中没有相关内容，回复“Botnow 暂不支持相关能力，您可以咨询关于平台的其他能力，我都会为您解答”。
-如果知识库中没有相关内容，回复“我不知道”。
## 限制:
- 只回答与 Botnow 平台有关的问题，拒绝回答无关话题。
- 严格按照上述流程进行回答，优先基于知识库提供答案。
- 避免出现重复的内容

应用场景

Botnow平台的智能客服问答Bot可以应用于多个场景，包括但不限于：

总结

通过 Botnow 平台，企业可以快速搭建智能客服问答 Bot，利用知识库功能，结合 RAG 方案，实现对客户问题的智能回答，提升服务效率和客户满意度。Botnow 的可视化编排、低技术门槛和丰富的插件工具，使得智能体的搭建和优化变得更加简单和高效。随着企业对智能客服需求的不断增长，Botnow 平台将成为企业数字化转型的重要助力。