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网站备案变更接入,mvc做的游戏网站代码,2023年二建报名网站官网登录,国外设计模板网站简介 本文详细介绍如何在Dify平台上构建RAG#xff08;检索增强生成#xff09;系统#xff0c;通过知识库功能实现私有文档的智能检索与生成。文章分三步走#xff1a;创建知识库、上传文档并进行分段处理、配置Embedding模型和文本分段参数。特别强调召…简介本文详细介绍如何在Dify平台上构建RAG检索增强生成系统通过知识库功能实现私有文档的智能检索与生成。文章分三步走创建知识库、上传文档并进行分段处理、配置Embedding模型和文本分段参数。特别强调召回测试功能的重要性用于验证RAG效果。最终目标是构建一个能够回答特定领域问题的AI专家系统为后续创建专业聊天机器人奠定基础。我们一路“披荆斩棘”完成了 Dify 的“厂房”搭建和“大脑”安装Dify 是什么 明白了它的“AI 工厂”定位。本地部署 在自己电脑上跑通了。模型配置 成功接入了“AI 大脑”如DeepSeek、Ollama。模型已就位我们马上开始“喂数据”。今天我们将实战 Dify 最核心、最“值钱”的功能——RAG检索增强生成。这是 Dify 的“杀手锏”实战也是我们大数据工程师最关心的功能是一个完美的、专业性极强的实战场景。现在万事俱备只欠“原料”。我们将亲手把“私有数据”喂给 Dify构建一个“数据治理”专家知识库。这是我们大数据工程师的“本行”用 AI 来学习我们自己的专业文档没有比这更酷的了。一、什么是RAGRAG全称 Retrieval-Augmented Generation检索增强生成简单说就是“先查资料再回答问题”的大模型应用模式。它不会只靠模型记忆硬编而是先从你的私有文档或数据库里检索出相关内容再把这些结果连同问题一起交给大模型生成答案。这样既能让模型用上最新、最专业的企业内部知识又能降低幻觉率让回答更可控、更可追溯是目前企业级 AI 应用里最主流、也最容易落地的一种架构。大家先简单理解即可先动手后面我们会详细的学习RAG的知识。二、Dify 的“数据集”到底是什么在 Dify 的顶部导航栏你会看到一个核心模块——“知识库”。工程师请注意这绝不只是一个“上传文件的文件夹”。Dify 的“知识库”模块是一整套“开箱即用”的 RAG 流水线。你点几下鼠标Dify 就在后台帮你完成了 LangChain/LlamaIndex 需要写几十上百行 Python 代码才能搞定的所有“脏活累活”数据提取 (Ingestion)自动解析 PDF、TXT、Markdown、DOCX、PPTX 等文件。文本分块 (Chunking)把长文档切成“语义相关”的小块。向量化 (Embedding)调用你配置的 Embedding 模型把文本块变成“向量”。数据索引 (Indexing)把这些向量存入 Dify 内置的向量数据库如 Weaviate。数据检索 (Retrieval)提供检索接口供 AI 应用调用。我们今天的任务就是走通这条流水线。三、第一步创建“知识库”点击顶部“知识库”菜单。点击“创建知识库”按钮。可以先选择创建空白知识库随后再设置。给它起个名字。我们就叫“数据治理专家知识库”。这样我们就有了一个自己的知识库了。在设置里可以做权限的管理。四、第二步上传文档你可以通过上传本地文件、同步Notion、导入在线数据的方式上传文档至知识库内。指定分段模式将内容上传至知识库后接下来需要对内容进行分段与数据清洗。该阶段是内容的预处理与数据结构化过程长文本将会被划分为多个内容分段。知识库支持两种分段模式通用模式与父子模式。点击预览块可以看到分段情况。随后选择模型做检索的设置保存。之后提示文档上传成功就可以了。文档上传后Dify 的 worker 服务我们 docker-compose 里的 dify-worker 容器开始在后台“疯狂运转”了。当所有文档都显示“已完成”并出现了“分段数”时恭喜你你的“数据治理”知识已经 100% 被 Dify “消化”和“吸收”并存入了它自己的私有向量数据库。你的“金矿”已经备好了。五、第三步RAG调试上传成功后可以对文档做进一步管理。这里有两个决定 RAG 效果的“命门”Embedding 模型向量化的“标尺”这里就是我们上一篇“注入灵魂”的成果体现。你必须在这里指定一个 Embedding 模型。Dify 会用这个模型把你所有的“中文文档”转换成“数学向量”。建议 如果你接入了智谱就选 embedding-2如果用的是本地 Ollama就选你下载好的中文 Embedding 模型如 bge-base-zh-v1.5。选错了比如用一个英文模型去处理中文RAG 效果会一塌糊涂。分段设置文本“切块”的刀法文本分段器 我们选择“通用分段器”。工程师看这里 “通用分段器”下面有两个核心参数分段大小 (Chunk Size)比如 1000。代表 AI 一次“阅读”的“上下文”最大长度Token 数。分段重叠 (Chunk Overlap)比如 200。代表两“块”数据之间重叠的 Token 数这是为了防止“语义”被硬生生切断比如一句话的后半句在下一块。这就是“文本分块”的“硬科学”。对于 PDF、长 TXT 来说合理的配置如 1000/200是保证“召回率”和“精召率”的基础。我们暂时保持默认。六、工程师的“自检”召回测试作为一个严谨的工程师AI 应用还没建我怎么知道 RAG 到底好不好使Dify 提供了“召回测试”功能。在“知识库”里切换到“召回测试”选项卡。在搜索框里输入一个你文档里才有的“黑话”比如“什么是主数据”查看结果 Dify 不会给你“答案”而是会返回它从向量库里“检索”到的“原始文本块”。为什么这个功能对我们至_关重要_“RAG Retrieval Generation”。如果 Retrieval检索这一步返回的“原文”都是垃圾那 Generation生成那一端的 LLM 再聪明也是“垃圾进垃圾出”。“召回测试”让我们有能力独立调试 RAG 的“检索”环节确保 AI 在“思考”之前拿到的“参考资料”是对的。总结与预告今天我们干了件大事。我们利用 Dify 的“知识库”产线把“数据治理”这个专业领域的“私有知识”成功“注入”到了 Dify 的向量库中。“工厂”有了Docker 部署。“大脑”有了模型配置。“原料”也有了“数据治理”知识库。一切准备就绪。下一篇就是把“大脑”和“原料”连接起来亲手创建第一个“AI 聊天机器人”并让它成为一个“上知公司数据治理规范、下知数据质量考核标准”的 AI 专家。一起折腾 Dify如果你已经在用 Dify 做知识库、RAG 或者 Agent 应用肯定还会遇到一堆非常具体的工程问题。我这边在搭一个「AI工程化学习群」主要会做三件事一起交流 Dify 的升级与运维经验。拆解多模态知识库、RAG 工作流在真实业务里的架构设计。不定期更新我在实际工作中沉淀的工作流模板和踩坑记录方便大家直接拿去改。当然Dify只是开始。过去我做了10年的数据工程化。未来我准备再做10年的AI工程化七、如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】