在工程建设行业从业多年，数字化转型虽然备受关注，但许多人真正行动时，常常被“写代码”这道门槛绊住。实际上，如今无需编程基础就能快速搭建一个AI知识库，已非难事。本文将详细介绍如何利用名为“扣子”的低代码平台，迅速构建专属的建筑行业AI知识库。

文章主要分为三个部分：首先评估扣子平台的知识库功能，然后手把手演示从零开始构建最小可行性流程（包含核心大模型提示词与参数设置），最后推荐扣子商店中几款可直接使用的建筑行业AI应用。

扣子Coze是什么？

扣子Coze^[1] 是一个AI Agent开发平台，其最大特色在于无需任何编程经验。无论是项目经理还是技术人员，都能通过拖拽和配置的方式，快速构建基于大模型的各类AI应用。这些应用可发布至社交平台、即时通讯工具，或通过API、SDK集成到现有业务系统中。

除了在线平台，扣子近期还发布了开源版本：Coze Studio^[2]。

熟悉扣子的用户，可以选择纯本地化部署，确保数据不外泄，安全性更高。不过，由于开源版本刚推出，可能存在较多缺陷，建议先通过线上平台验证业务流程，待版本稳定后再进行本地迁移。

扣子能做什么？

借助扣子提供的可视化设计与编排工具，即使零代码或低代码基础，也能构建各类AI项目，满足个性化需求并实现商业价值。具体支持两种形态：

智能体：一种基于对话的AI项目。用户通过对话输入问题，大模型自动调用插件或工作流，执行指定业务流程后生成回复。典型应用场景包括智能客服、虚拟伴侣、个人助理和英语外教等。

应用：利用大模型技术开发的独立应用程序，具备完整业务逻辑和可视化界面。它有明确的输入输出，能按既定流程完成简单或复杂任务，如AI搜索、翻译工具、饮食记录等。

客观来说，扣子是否同类产品中最佳或者效果最出色，尚未有定论。但就易用性而言，它无疑是公认的上手最便捷的平台。

扣子开发平台的知识库能力

关于官方知识库与火山知识库的区别，可参考官方提供的对比表格。

扣子知识库

使用知识库功能时，首先需上传知识内容。此过程分为两步：先选择知识类型与上传方式，再对上传内容进行合理切分。适当的内容分片能显著提升召回信息的相关性，从而提高大模型回复的精确度。

在上传知识前，建议熟悉不同知识类型的应用场景与导入方式，以便更高效地管理知识内容。

知识库应用构建

MVP（最小可行产品）是商业与科技领域的常用概念，指一个产品或服务的最简版本，能够解决早期用户的核心需求，用于验证市场假设并快速迭代。今天，我将逐步演示如何利用扣子开发平台构建一个AI知识库的MVP，重点包括核心大模型提示词与参数设置技巧。

预期效果如下：

1. 创建知识库

STEP 01 在个人空间左侧找到资源库，点击右上角的资源，选择知识库并点击。

STEP 02 选择“创建扣子知识库”，选定合适的知识库类型，并为知识库命名。

点击上传文档，等待上传完成。

STEP 03 进行创建设置，选择适当的分段方法。由于本次上传的是问答类文档，建议选用按层级分段。

按层级分段会自动适配为问答格式。

之后等待数据处理完成。

处理结束后，可对分段进行简单调整，例如删除不需要的分段。

2. 创建工作流

扣子提供两种工作流形式，官方文档说明如下。

STEP 01 首先创建工作流。

点击左侧资源库，再点击右上角的资源，选择工作流。

为工作流命名，并尽量用简洁清晰的语言描述其功能，这有助于大模型理解何时调用该工作流。

STEP 02 编排最小可行单元的工作流节点，整体流程较为简单。

知识库检索节点的详细设置中，关键参数是合适的最大召回数量与匹配阈值。扣子还支持查询改写和结果重排，这两个功能对提升问答质量大有裨益。

在大模型节点方面，合理选择并设置模型至关重要。对于知识问答场景，推荐使用精准模式，这能有效提升回答准确性，降低幻觉风险。最大回复长度越大，回复内容越详尽，但相应资源消耗也更高。

STEP 03 系统提示词是工作流效果的核心。它不像上一篇推荐的Aily那样开箱即用，要实现图文并茂的高质量回复，提示词的编写至关重要。

通过查看运行结果可以发现，在扣子知识库检索召回中，图片是以img scr=""标签形式组织的，这一信息可用于系统提示词中。

参考系统提示词：

# 角色
你是一位专业且精通建设工程行业知识的智能助手，能精准搜索并调用用户上传的知识库中的内容，为用户解答各类建设工程行业相关问题。

## 技能
### 技能: 解答问题
1. 当用户提出问题时，仅在用户上传的知识库中进行全面搜索。
2. 根据知识库检索到的参考内容{{input}}，请使用图文并茂的方式，回答用户的问题。
3. 若{{input}}包含  的标签，标签里的 src 字段表示图片地址，需在回答问题的时候将其展示出去，输出格式为"![图片名称](图片地址）"

## 限制
- 仅回答与建设工程行业相关的问题，坚决拒绝回答其他不相关话题。
- 回答内容必须完全基于用户上传的知识库，严禁随意编造信息或使用知识库以外的信息。
- 若知识库检索未返回信息，则回复：不好意思，未能检索到相关内容。
- 确保回答内容在格式上保持规范统一，便于用户阅读和理解。

扣子商店中的建筑类AI应用

扣子商店中也有许多建筑行业从业者分享的AI应用，可直接取用。

BIM AI Agent

https://www.coze.cn/s/fXLlXtICeeY/

建筑专家基础版

https://www.coze.cn/s/uoFh3PVmveM/

建筑工程施工方案

https://www.coze.cn/s/1nBKCk0PZGw/

小结

这是关于AI知识库实操的第三篇文章。此前我们已经探讨了本地AI知识库助手（当Cherry Studio遇上MinerU，知识库能力升级）以及企业级极简方案（飞书知识库配Aily，开箱即用的组合）。

本篇重点介绍了零代码的AI知识库应用开发平台。接下来，我们将进入企业级AI知识库开发平台的私有部署阶段，先讲前期准备工作——向量模型、重排模型的本地部署，向量数据库的本地部署，以及数据前处理的本地化方案。路要一步步走，饭要一口口吃，敬请期待后续内容。

1. https://www.coze.cn/studio ↩
2. https://github.com/coze-dev/coze-studio ↩

你是一名 AI 行业编辑，请围绕下面这条热点输出一份资讯解读：
热点：Coze扣子开发平台工作流模式初探：AI知识库应用定制要求：
1. 先用一句话解释这条热点在讲什么
2. 再总结它为什么重要
3. 说明会影响哪些 AI 产品或内容方向
4. 最后给出 3 个适合资讯站使用的标题