第 10 章小结

面向经管学生、研究者与从业者的 AI 智能体设计教材

本章介绍了三种智能体知识库构建方法，按复杂度递进排列：

• 10.2 RAG（检索增强生成）：通过嵌入模型和向量数据库实现语义检索，适合大规模文档的模糊查询，但无状态、无知识积累。GraphRAG 和自适应检索（Self-RAG、CRAG）可缓解部分局限。
• 10.3 文档索引推理检索：用结构化目录和索引文件引导智能体逐层定位内容。零基础设施、透明可控，适合中小规模文档库。
• 10.4 LLM Wiki 模式：在文档组织之上叠加知识编译，将原始资料转化为结构化 wiki 页面。通过 Ingest、Query、Lint 三个操作实现知识的持续积累与质量审校。

三种方法的递进关系是：从临时检索到结构化导航，再到知识编译与积累。10.5 节的对比表和选择指南帮助读者根据文档规模、使用频率和团队能力选择匹配方案。10.6 节用投研知识库案例演示了 LLM Wiki 的完整工作流。