最新扣子(Coze)实战案例：如何才能用知识库搭建出完美的智能客服，手把手教学，完全免费教程

在本节中， 为大家讲解如何在Coze平台中使用搭建好的知识库，做一个完美的智能客服。

一、搭建工作流

1、新建工作流

创建一个工作流，用来搭建在线问答客服的整体流程~

2、开始节点

无需额外的参数输入，系统将直接从用户的聊天输入框中提取对话内容。这种方式简化了交互流程，使得用户可以更加便捷地与系统进行交流。

3、添加知识库节点

从左侧的知识库节点击加号，把知识库放入到面板中。

4、配置知识库节点

(1) 配置输入

Query是一个查询语句，我们这里引用的是开始节点传递过来的值。知识库会根据这个Query召回最匹配的信息。

注：这里的召回指的是从你选定的知识库中检索符合条件的信息并返回。

(2) 添加知识库

点击知识库旁边的加号按钮，就可以添加我们在上一节中创建好的「汽车行业知识库」了。

(3) 搜索策略解释

敲黑板：这里的搜索策略很重要，我们重点讲解一下。

A、语义

语义：像人类一样去理解词与词，句与句之间的关系。推荐在需要理解语义关联度和跨语言查询的场景使用。例如下面两组句子，第一组的语义关系就更强。

"狼追小羊"和"豺狼追山羊"
"狼追小羊"和"我爱吃炸猪排"

B、全文

基于关键词进行全文检索。推荐当查询内容包含以下场景时使用特定名称或专有名词，术语等，例如马斯克、 特斯拉 Model Y等缩写词。

C、混合

结合全文检索和语义检索的优势，并对结果进行综合排序召回相关的内容片段。

(4) 最大召回数量

选择从检索结果中返回多少个内容片段给大模型使用。数值越大，返回的内容片段就越多。这里如果想精确匹配，可以设置得小一些。如果希望内容全面，可以设置得大一些。

(5) 最小匹配度

根据设置的匹配度选取要返回给大模型的内容片段。低于设定匹配度的内容不会被返回。该配置会滤掉一些低相关度的搜索结果。

5、大模型节点

其实到上面的步骤，我们知识库检索就可以完成了。有的同学可能会问，为什么还要连接一个大模型的节点呢。这是因为知识库检索的都是内容的片段，如果我们想让内容更加符合自然语言的聊天对话形式，在这里加一个大模型的节点效果会更自然，用户体验也会更好。

之前有同学提问，系统提示词和用户提示词有什么区别，这里就和大家详细说明一下。

系统提示词：

是开发者为大语言模型设定的初始参数和行为准则，在整个会话中持续影响大模型的响应模式。通过编写系统提示词，可以为大模型设定特定的角色定位和回复逻辑。

例如：假设你是英语老师，请用中文口语跟我交流，你需要不断用英语围绕知识点提问，来增强我对知识的认知。

这里就为大模型设置了一个英语老师的角色系统提示词，可以帮助你学习英语。

用户提示词：

在与智能体对话时，用户的输入就是用户提示词，它是用户直接向大语言模型提出的具体指令或问题，指导模型执行特定的任务或提供特定的信息。用户提示词的设置应简洁明了，以便模型能够准确捕捉用户的需求。

例如：请根据{{input}}中的内容向我提问。

这里我们用简洁的一句话告诉大模型需要执行的特定任务，大模型就可以围绕这个知识点进行提问了。

这里注意一下：通常情况下，在提示词不多的时候，我们可以把系统提示词和用户提示词都写入到“用户提示词”的文本框中，这样写也没问题。

但如果提示词很多，并且逻辑关系很复杂，建议大家分开输入，这样条理更加清晰，也方便自己查看。

根据上面的讲解，我们就可以这样写我们的大模型提示词。

当然大家这里可以根据自己的需求，编写更符合自己的提升词。

4、结束节点

在工作流的终点，结束节点将输出所有内容，完成整个流程的最后交付。

5、试运行

接下来我们试运行一下，查看一下效果。

看一下输出的效果，是不是很不错~

6、发布工作流

工作流只有发布后，才能被智能体引用噢~

接下来，就让我们把这个工作流接入到智能体中吧~

二、创建BOT

1、新建一个BOT

2、引入工作流

在这里，我们使用单Agent的模式引入工作流，单Agento会使工作流更稳定。

添加我们刚才发布的工作流

3、开场白

写一个专业的开场白

三、效果演示

点击问题立即开始生成回答：

到这里，我们的专业的汽车行业客服就做好了，是不是学会了。如果学会了，就快动手试试吧~

四、最后分享

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