我们正处于互联网所称的“人工智能革命”之中。您可能已经注意到人工智能工具如何渗透到我们工作的几乎各个方面，从自动化日常任务到增强决策过程的能力。
新兴的人工智能工具包括基于知识的代理，它们使用广泛的知识库来提供可行的答案和见解。
在本文中，我们将探讨人工智能中基于知识的代理的机制、它们如何改变工作场所，以及为什么它们准备成为任何具有前瞻性思维的团队的重要组成部分。
60秒总结
基于知识的代理是人工智能系统，它从知识存储库中访问相关信息，分析并提供信息
它们基于两个主要组件：存储数据的知识库和进行推理的推理系统。
基于知识的代理收集数据、解释数据、检索相关知识并提供可操作的结果
其应用包括用于患者兼容性的医疗保健、用于即时帮助的客户服务以及用于兼容性管理的财务。
什么是知识型代理？
基于知识的代理是一种人工智能系统，它使用先进的 人工智能技术来访问、解释 奥地利数据 和提供结构化知识存储库中的信息。除了存储数据之外，这些代理还分析数据库中存储的知识以解决问题或提供可操作的信息。
通过使用知识表示语言以机器可读的格式表示知识，它们使系统能够解释、推理和做出决策。
它们包括命题逻辑、一阶逻辑、语义网络、框架和本体等方法，每种方法都提供了表示关系和实体的不同方式。 KRL 对于人工智能和信息系统至关重要，它允许机器存储知识、得出结论和跨平台通信。
与其他人工智能代理（例如聊天机器人或虚拟助理）不同，基于知识的代理可以处理复杂的查询。它们还有助于显着提高时间管理和效率。查看 麦肯锡全球研究所的这些统计数据 ：
人工智能中基于知识的代理的用例和优势
示例： Rufus， 亚马逊的 AI 购物助手， 充当 AI 知识管理代理，利用涵盖产品目录、客户评论、问答和网络信息的广泛知识库。
Rufus 使用自然语言处理来理解客户的查询，并利用检索增强生成 (RAG)来查找相关信息并生成全面的响应。此过程涉及从知识库检索相关数据并使用用户查询的上下文对其进行扩充。
通过用户反馈和强化学习的持续学习使 Rufus 能够完善其响应并提高其提供有用响应的能力。 Rufus的核心是集中、组织、传播和个性化与购买相关的见解，使客户能够做出明智的购买决策。
基于知识的代理的组成部分
每个基于知识的人工智能代理的核心都是两个关键组件：知识库和推理引擎。这些组件协同工作以提供智能的、情境化的信息。
知识库
知识库是智能体的大脑。它存储所有有用的事实、规则和数据，以便在需要时使用。知识库为智能体提供情报，就像一本不会留在书架上的百科全书，而是帮助他做出决策。与传统数据库不同， 知识库 会不断增长和发展。添加新信息并替换过时的数据以提供相关答案。
**知识库可以存储结构化数据（例如电子表格）和非结构化数据（例如电子邮件或聊天日志），使其适用于任何类型的查询。
推理引擎
推理机就像知识库的问题解决伴侣。它不仅提取信息，还应用逻辑推理来分析数据、得出结论，并根据智能体的知识做出明智的决策。
推理引擎使基于知识的代理能够“推理”并提供智能的、情境化的响应。