常见问题

Q: 为什么我上传的文件显示索引失败

先检查三件事：

1. 格式是否在支持范围内：当前版本支持 TXT、Markdown、HTML、CSV、JSON 等文本类格式。直接上传 PDF、Word、Excel 这类二进制文档可能解析不出内容（您可能在文档列表里看到状态是 completed / indexing 但分块数始终是 0，那其实就是没有可用内容）。建议先在本地另存为 Markdown 或 TXT 再上传。
2. 文件编码是否为 UTF-8：早年从 Excel/Word 导出的 CSV/TXT 常常是 GBK 编码，中文会变成乱码。用 VS Code 或在线工具转一次 UTF-8 再传。
3. 单文件是否过大或全是图片/扫描页：知识库只能识别文本，纯图片型 PDF（扫描版手册）需要先 OCR 转成文字。

如果三项都正常仍失败，删掉重传一次，或先把内容粘贴进"新建手工文档"绕过解析环节。

Q: 一个商品能绑定多个知识库吗

不支持。一个商品、一个分类或一个品牌只能绑定到一个数据集，AI 检索时不需要在多个数据集之间猜，召回结果更稳定。

如果您确实需要把一个商品的"客服话术"和"工艺故事"都喂给 AI，请把它们放进同一个数据集的两篇文档里，再绑定这个数据集。

Q: 创建数据集后还能改分块模式吗

不能。分块模式（通用 / 父子分块）在创建那一刻就锁定，之后不可修改——因为已有文档的索引是按当时模式建好的，强行换模式会让历史数据失效。

正确做法：拿不准就先选「通用」，它适合 90% 的场景；后续如果发现某个长文档手册真的需要父子结构，新建一个父子分块的数据集专门放它即可，两个数据集并存不冲突。

Q: 我删除了数据集，里面的文档会被一起删除吗

数据集删除只清理"数据集"这一层的元数据和绑定关系，底层存储里的文档原始内容会保留，避免误操作直接丢失。所以：

• 如果您只是想下线某个数据集，删它就行。
• 如果您是为了腾空间或彻底清理，需要进入数据集详情，先逐篇删除文档，再删除数据集；或联系管理员做底层清理。

Q: 怎样知道知识库里的知识已经被 AI 用上了

判断方式有两层：

1. 看文档状态：进入数据集详情的「文档」标签，每篇文档显示"分块数 + 状态"。状态是 completed / ready 就代表已建好索引，AI 可以检索到。
2. 看实体绑定：数据集需要绑定到具体商品/分类/品牌，AI 才会在用户操作那个商品时自动调用它。仅创建文档但未绑定，知识不会被自动注入。

直接验证的办法：在智能体对话里问一句"X 商品的退货政策是什么"，如果 AI 引用了您录入的具体表述，就说明命中了。

Q: 能不能通过接口批量管理知识库

可以。开发者可以通过开放接口或 MCP 工具批量创建数据集、上传文档、绑定实体，适合从老系统迁移大量历史资料、或定期把 ERP/客服系统的更新同步进来。具体接入方式请到「开发者中心」查看开放接口文档与凭证申请流程。