Agentset：面向知识库的 AI 搜索与问答应用构建平台

Agentset 面向开发者，用于构建结合搜索与问答的 AI 应用。它支持多种文档和多模态内容，提供混合搜索、重排、引用与元数据筛选，适合把企业知识库接入产品或外部应用。

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Agentset 聚焦于生产环境中的 AI 搜索与问答。开发者可以将文档、表格、图片等知识内容接入平台，再围绕检索、回答和引用构建面向用户的应用，适用于需要从较大规模资料中获取可靠信息的场景。

公开功能

平台支持搜索和问答应用所需的知识库接入能力，并可处理文本之外的图片、图表和表格内容。回答能够自动附带来源引用，用户可以进一步检查依据；元数据筛选则允许应用只针对特定范围的数据生成结果。

在检索链路上，平台提供混合搜索与重排能力，并支持选择向量数据库、嵌入模型和大语言模型。它还提供 JavaScript 与 Python SDK，以及 MCP Server 和 AI SDK 集成方式，便于将知识库连接到其他应用。

Agentset 适合企业知识库问答、资料搜索、产品内搜索和基于文档的智能助手。对于法律资料、医疗研究内容、政务信息或包含复杂图片的内容库，引用和多模态处理可以帮助用户定位回答依据。

当数据来自多个文件类型，或回答需要限定在某个部门、主题、版本或其他元数据范围内时，筛选能力也可用于缩小检索范围。若应用需要把知识库提供给外部工具，MCP Server 是可考虑的连接方式。

先整理准备接入的知识内容，并根据业务需要设置文件元数据。
通过 JavaScript 或 Python SDK 上传资料，平台支持 PDF、DOCX、XLSX、PPTX、HTML、Markdown、CSV、TXT 等多种文件格式。
结合业务场景选择搜索、问答或两者结合的交互方式，并利用元数据筛选限定检索范围。
在回答界面保留来源引用，让用户能够检查相关依据；如需接入其他应用，再评估 MCP Server 或 AI SDK 集成。

它用于帮助开发者构建生产环境中的 AI 搜索与问答应用，减少自行搭建和维护检索增强生成流程的工作。

平台支持多种文档格式，也支持图片、图表和表格等多模态内容。

平台支持自动引用来源，用户可以据此检查回答所对应的资料。

平台提供 JavaScript 和 Python SDK，并支持 MCP Server、AI SDK 以及多种模型和向量数据库选择；具体兼容方式需要结合应用现有架构评估。