让通用聊天机器人真正属于您的关键，是它了解您的网站及独特的业务场景。实现这一点有多种方式，但许多方法对小型企业来说并不容易获得。FlowHunt 通过检索增强生成（RAG）方法，满足了大小企业的不同需求。
这种方法让您可以充分利用 ChatGPT 等模型的通识知识和强大能力，但又有所不同。与传统高昂的训练数据输入方式不同，RAG 允许您链接和上传知识源，无需额外繁琐操作，即可获得实时、精准的回应。
什么是检索增强生成
想象一下，您正计划去一个新城市旅行，有许多关于景点和美食的问题。您决定请教一位熟悉这座城市的朋友。这位朋友不会只凭记忆作答，而是会快速查阅旅游指南和最新的网络评价，然后为您精心整理答案。也就是说，您的朋友会确保给您最准确、最新的信息。
这正是检索增强生成（RAG）的工作方式。它将从外部数据库检索知识与预训练 LLM 模型的生成能力无缝结合。
就像您的朋友会查阅指南和评论一样，您的 Flow 会先检索您提供的知识源，然后基于这些信息生成答案。这意味着，您可以获得更精准、更有上下文的回复。
如果您向普通 AI 询问这座城市的最佳餐厅，它只能凭借训练时的数据，而这些数据可能已经过时或不完整，导致您旅途体验不佳。但有了 RAG，AI 能够从 URL、Google 及其他渠道拉取最新的评价和推荐，确保为您提供最优建议。
只需几次点击，便可链接和上传多种类型的知识源。这些源会被索引，并在用户查询时检索。您可以完全掌控聊天机器人所用的内容，包括您的公开网站信息、不便公开的文档、YouTube 视频和外部学习材料等。
知识源选项
在我们的例子中，这位朋友可能会查阅多种渠道：阅读网页、翻书、用 Google 搜索，甚至观看 YouTube 视频。您的 Flow 也能从这些渠道学习。
不过也有区别。在查找信息时，您的朋友会确保所学内容是最新且准确的。但 AI 做不到这点，保证信息新鲜和真实完全取决于您。
您可以通过三种方式，为 Flow 指向正确的信息：
定时任务
定期抓取并索引整个域名或单一 URL。设置好后即可高枕无忧。您的 Flow 会以您设定的速度和规模持续自主学习。
了解更多关于定时任务的功能。
文档
即时访问和利用多种文档格式、HTML 页面，甚至是 YouTube 视频中的信息。您可以上传文件或直接链接 URL。
了解更多关于文档功能。
问答对
为特定问题预设标准答案。这样可以保证机器人在重要问题和常见问答上始终保持一致性。
了解更多关于问答功能。
知识源的分类
每添加一个新知识源，都需要进行分类。分类方式完全由您决定，旨在帮助您管理不断扩展的知识库。
了解更多关于分类功能。