为什么要搭建一个RAG应用？许多同学会有这个疑问，先了解一下什么是RAG？RAG是一种结合检索和生成的技术方法，把传统基于检索的问答系统与基于自然语言生成的技术融合起来，提升AI大模型回答自然语言问题时的准确性与可靠性。
使用RAG应用时，会先从大量外部知识库或企业私有文档里检索相关信息，再结合模型生成更精准、贴合上下文的答案 ，用检索 – 生成机制，提高生成模型表现，有效解决大模型生成回答时出现幻觉、缺乏专业知识、回答缺乏可解释性等问题。
下面我将详细介绍如何使用扣子搭建一个关于数据分析知识的智能体，这样可以基于我们学习到的数据分析知识来精准回答数据分析问题，在泛知识的时代，这种学习方式更利于我们学习和掌握数据分析知识，先登录扣子平台，在页面左上角单击⊕创建智能体。
选择创建智能体。
然后单击AI创建智能体，输入下面的提示词：
你是我的文档问答助手，根据文档内容回答相关问题，如果在文档中找到了，就用文档中的内容回答并给出原文引用和回答，如果没找到相关的内容，就使用 bingWebSearch 插件”搜索相关信息。
即可一键创建一个文档精灵的智能体。
如果你对于人设与回复逻辑不满意，可以点击自动优化提示词来修改。
接着在编排页面的技能区域，点击添加插件。
搜索 bingWebSearch插件，然后点击添加。
如下，将bingWebSearch插件添加进来。
接下来添加知识库，点击文本右边的加号，添加知识库。
然后点创建知识库。
在创建知识库时，我们选择导入本地文档中的文本格式的内容，当然，扣子也支持添加在线网页、飞书文档、公众号内容等，输入名称和描述，可以根据文档内容自定义命名，点击创建并导入。
然后把本地的文档拖进去，这里我选择一些本地的Python数据科学速查表PDF文档，点击下一步。
然后选精准解析、自动分段与清洗、平台共享存储，点击下一步。
内容解析以后，可以分段预览，然后点击下一步。
数据处理完成以后，继续点下一步。
最后将解析好的内容添加到智能体。
在对话体验中进行调试。
设置开场白文案：
嗨，我随时准备为你答疑解惑。我擅长从各种信息源中找寻答案，快来交流吧。
开场白预置问题：
什么是pandas?
pandas导入数据都有哪几种方式？
Python绘图都有哪些包？
点击预置问题，该智能体很快基于文档里的内容做了回答，当然，你也可以问点其他问题，问题内容如果超出知识库范围，那么智能体会自动使用bingWebSearch插件来搜索回答。
测试没有问题，就可以点击发布，扣子智能体支持多个平台，可以按照使用需求去设置。
扣子搭建的RAG应用，在日常学习和职场办公中有多种应用场景，极大提升泛知识的检索效率与应用价值，无论是数据分析初学者，还是专业的数据分析师，都能借助这一应用迅速获取精准信息。
