How we built our knowledge base
Cerebras 分享了构建其内部知识库的经验。该知识库每天处理超过 15,000 个问题，集成了 Slack、GitHub 等多种数据源。文章详细介绍了如何通过 Postgres 存储 embeddings，并采用混合搜索策略（全文搜索、向量搜索、IDF 加权、时间衰减）来高效检索非结构化对话数据，解决了信息分散和匹配精度的问题。
全部文档 / 作者: Sarah Chieng / 标签: 知识库
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How we built our knowledge base
Cerebras 分享了如何构建内部知识库，该系统每天处理超过 15,000 个查询。文章介绍了其数据采集架构，特别是如何通过混合搜索技术（全文搜索、Embedding 搜索、IDF 和时间衰减）来处理非结构化的 Slack 对话，以提高信息检索的准确性和实时性。
How we built our knowledge base
Cerebras 介绍了其内部知识库的构建过程，该知识库每天处理超过15,000个问题。系统通过从Slack、GitHub等平台提取数据，利用Postgres存储嵌入和元数据，结合全文搜索、向量搜索、IDF和衰减时间等混合搜索技术，实现了高效的信息检索。