开篇问题前面几篇我们已经完整拆过聊天主链路和工作流执行链路。从这一篇开始，进入 FastGPT 的另一个核心模块：知识库与 RAG。如果说工作流解决的是：用户问题如何被编排、执行和返回。那么知识库模块解决的是：外部知识如何被导入、切块、索引、训练，并最终被检索出来参与回答。这一篇先不急着进入文件解析、向量库、召回排序。我们先回答一个更基础的问题：FastGPT 用哪些领域对象描述一个知识库？ 这些对象之间是什么关系？ 每个对象分别落在哪张 Mongo 表里？FastGPT 的知识库领域模型主要由四个核心对象组成：Dataset Collection Data Training它们共同支撑了一个完整的 RAG 数据底座。先给结论FastGPT 的知识库可以先用一条层级关系理解：