创建与基础配置

新建知识库并配置嵌入模型、分块大小等核心参数，为文档检索和 AI 问答奠定基础。

入口路径： 管理后台 → 资源库 → 知识库 → 点击右上角 + 添加知识库 按钮

基础参数

参数名称	必填	说明
知识库名称	是	建议使用具有业务辨识度的名称，如`产品技术文档`、`员工手册 2024`。
描述	否	简要说明库内数据的范围，便于其他管理员协作识别。
嵌入模型 (Embedding)	是	核心参数。负责将文本转化为计算机可理解的向量数据。建议选择支持多语言且维度较高的模型（如 `bge-m3` 或 `text-embedding-v3`）。

注意： 知识库创建后，嵌入模型 (Embedding) 通常不可直接变更。因为不同模型的向量空间不兼容，若需更换，通常需要重建知识库并重新索引所有文档。

点击 高级设置 展开折叠项，这些参数直接影响检索的颗粒度和准确性。

参数	推荐值	深度释义
重排模型 (Rerank)	按需开启	二次精筛。Embedding 模型负责初筛（找得快），Rerank 模型负责对初筛结果进行深度语义打分（找得准）。建议：对准确率要求极高的场景（如法律、医疗）强烈建议开启。
分块大小 (Chunk Size)	`800` - `1500`	模型一次性读取的文本字符数。块太小可能丢失上下文逻辑；块太大可能包含无关噪声。
重叠大小 (Overlap)	`100` - `200`	相邻分块之间的重复字符数。用于确保句子不会在关键处被切断，保持语义连贯性。建议：设为分块大小的 10%-15%。

配置建议：