知識庫查詢

使用 Asgard RAG 知識庫進行智慧問答的完整範例

Asgard 透過 Knowledge Base 搭配 Retrieve Knowledge Processor 實現 RAG（Retrieval-Augmented Generation）功能，讓 AI 能夠根據您上傳的文件與資料回答問題。

運作原理

RAG 查詢完全在 Workflow 伺服端執行，對外的 API 介面與一般發送訊息完全相同：
```
使用者提問
    ↓
Asgard API（相同端點）
    ↓
Retrieve Knowledge Processor（從知識庫檢索相關內容）
    ↓
LLM（結合檢索結果生成回答）
    ↓
SSE 串流回應
```
您無需修改 API 呼叫方式，只需在 Workflow 中加入 Retrieve Knowledge Processor 並設定對應的 Knowledge Base，RAG 功能即可自動運作。
前置設定

在呼叫 API 之前，請先完成以下 Asgard 平台設定：
1. 建立 Knowledge Base — 上傳 PDF、文字檔、網頁等文件
2. 設定 Embedding Model — 選擇向量化模型（如 OpenAI text-embedding-3-small）
3. 在 Workflow 加入 Retrieve Knowledge Processor — 設定檢索策略與知識庫來源
4. 發佈 App — 取得 namespace 與 bot-provider-name
詳細設定步驟請參考 Knowledge Base 設定。

問題結構建議

良好的問題結構能顯著提升知識庫的檢索準確率：

建議	範例
使用具體關鍵字	✅ `退款流程需要幾個工作天？`
避免過於模糊的提問	❌ `請告訴我所有資訊`
單次聚焦單一主題	✅ `產品 A 的保固期是多久？`
提供適當背景脈絡	✅ `我是企業用戶，請問合約續約的流程是？`

cURL 範例

curl -X POST "https://api.asgard-ai.com/generic/ns/your-namespace/bot-provider/your-bot-provider/message/sse" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-KEY: your-api-key" \
  -d '{
    "customChannelId": "kb-query-channel-001",
    "customMessageId": "kb-msg-001",
    "text": "請問退款申請需要哪些文件？流程是什麼？",
    "action": "NONE"
  }'

JavaScript 範例

const BASE_URL = 'https://api.asgard-ai.com';
const NAMESPACE = 'your-namespace';
const BOT_PROVIDER = 'your-bot-provider';
const API_KEY = process.env.ASGARD_API_KEY;
 
/**
 * 向知識庫提問並取得 RAG 回答
 * @param {string} question - 使用者提問
 * @param {string} channelId - 對話頻道 ID（同頻道可維持對話記憶）
 */
async function queryKnowledgeBase(question, channelId = 'kb-channel-001') {
  const url = `${BASE_URL}/generic/ns/${NAMESPACE}/bot-provider/${BOT_PROVIDER}/message/sse`;
 
  const response = await fetch(url, {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json',
      'X-API-KEY': API_KEY,
    },
    body: JSON.stringify({
      customChannelId: channelId,
      text: question,
      action: 'NONE',
    }),
  });
 
  if (!response.ok) {
    throw new Error(`HTTP error: ${response.status}`);
  }
 
  const reader = response.body.getReader();
  const decoder = new TextDecoder();
  let buffer = '';
  let fullAnswer = '';
 
  while (true) {
    const { done, value } = await reader.read();
    if (done) break;
 
    buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
    const lines = buffer.split('\n');
    buffer = lines.pop() || '';
 
    for (const line of lines) {
      if (!line.startsWith('data:')) continue;
      const jsonStr = line.slice(5).trim();
      if (!jsonStr) continue;
 
      try {
        const event = JSON.parse(jsonStr);
 
        if (event.eventType === 'asgard.message.delta') {
          const delta = event.fact.messageDelta.message.text;
          fullAnswer += delta;
          // 即時顯示（打字機效果）
          process.stdout.write(delta);
        }
 
        if (event.eventType === 'asgard.run.done') {
          console.log('\n\n查詢完成');
          return fullAnswer;
        }
      } catch (_) {}
    }
  }
 
  return fullAnswer;
}
 
// 使用範例：連續提問（同一 channelId 維持對話記憶）
async function main() {
  const channelId = `kb-session-${Date.now()}`;
 
  console.log('問題 1：');
  await queryKnowledgeBase('退款申請需要哪些文件？', channelId);
 
  console.log('\n\n問題 2（追問）：');
  await queryKnowledgeBase('大概需要多少個工作天完成？', channelId);
}
 
main().catch(console.error);

Python 範例

import requests
import json
import os
import time
 
BASE_URL = "https://api.asgard-ai.com"
NAMESPACE = "your-namespace"
BOT_PROVIDER = "your-bot-provider"
API_KEY = os.environ.get("ASGARD_API_KEY")
 
 
def query_knowledge_base(question: str, channel_id: str) -> str:
    """
    向 Asgard 知識庫提問並取得 RAG 回答。
 
    Args:
        question: 使用者提問
        channel_id: 對話頻道 ID（同頻道可維持對話記憶）
 
    Returns:
        完整回答文字
    """
    url = f"{BASE_URL}/generic/ns/{NAMESPACE}/bot-provider/{BOT_PROVIDER}/message/sse"
 
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "X-API-KEY": API_KEY,
    }
 
    payload = {
        "customChannelId": channel_id,
        "text": question,
        "action": "NONE",
    }
 
    full_answer = ""
 
    with requests.post(url, headers=headers, json=payload, stream=True) as response:
        response.raise_for_status()
 
        for line in response.iter_lines():
            if not line:
                continue
 
            decoded = line.decode("utf-8")
            if not decoded.startswith("data:"):
                continue
 
            json_str = decoded[5:].strip()
            if not json_str:
                continue
 
            try:
                event = json.loads(json_str)
                event_type = event.get("eventType")
 
                if event_type == "asgard.message.delta":
                    delta = event["fact"]["messageDelta"]["message"]["text"]
                    full_answer += delta
                    print(delta, end="", flush=True)
 
                elif event_type == "asgard.run.done":
                    print("\n")
                    break
 
            except json.JSONDecodeError:
                pass
 
    return full_answer
 
 
if __name__ == "__main__":
    channel_id = f"kb-session-{int(time.time())}"
 
    questions = [
        "退款申請需要哪些文件？",
        "大概需要多少個工作天完成退款？",
        "如果超過退款期限還能申請嗎？",
    ]
 
    for i, question in enumerate(questions, 1):
        print(f"\n問題 {i}：{question}")
        print("回答：", end="")
        answer = query_knowledge_base(question, channel_id)
        print(f"（共 {len(answer)} 字）")

解析包含知識庫來源的回應

當 Workflow 設定回傳知識庫來源資訊時，資料會包含在 asgard.message.complete 事件的 template 欄位中：

if (event.eventType === 'asgard.message.complete') {
  const message = event.fact.messageComplete.message;
 
  // 完整回答文字
  const answerText = message.text;
 
  // 知識庫來源（若 Workflow 有設定回傳）
  const template = message.template;
  if (template && template.sources) {
    console.log('參考來源：');
    template.sources.forEach((source, i) => {
      console.log(`  ${i + 1}. ${source.title} — ${source.url || source.fileName}`);
    });
  }
}

提示

template 欄位的內容結構取決於您在 Workflow 中的設定。詳細說明請參考 Message Template 說明。

下一步
- 串流回應處理 — 實作打字機效果
- Webhook 整合 — 自動化觸發 Workflow
- Knowledge Base 設定 — 上傳與管理知識庫文件

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