从零开始用Coze搭建RAG应用构建数据分析知识库
通过扣子平台搭建RAG智能体，导入数据分析文档并添加检索与生成技术，结合bingWebSearch插件实现内外知识融合，从而提供精准、可溯源的问答，提升AI回答的准确性与可靠性，适用于学习、办公与研究场景。
解锁数据分析知识库，提高AI模型准确性与可靠性
在信息爆炸的时代，如何快速、准确地从海量数据中找到答案，是每个学习者与职场人士的刚需。本教程将带你从零开始，通过扣子平台搭建一个专属的RAG（检索增强生成）智能体，让你能够基于自己导入的数据分析文档，获得精准、可溯源的回答。无论你是数据分析新手，还是希望提升工作效率的专家，都能从中受益。
一、为什么要搭建一个RAG应用？
许多同学会有这个疑问：为什么要搭建RAG应用？先来了解什么是RAG。RAG是一种结合检索和生成的技术方法，把传统基于检索的问答系统与基于自然语言生成的技术融合起来，提升AI大模型回答自然语言问题时的准确性与可靠性。
使用RAG应用时，会先从大量外部知识库或企业私有文档里检索相关信息，再结合模型生成更精准、贴合上下文的答案。通过检索 - 生成机制，RAG能有效解决大模型生成回答时出现“幻觉”、缺乏专业知识、回答缺乏可解释性等问题。
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