大模型开发平台Dify（一）什么是Dify？如何将文档上传到Dify知识库构建RAG？

Dify 是一个用于构建 AI 应用程序的开源平台。Dify融合了后端即服务（Backend as Service）和LLMOps理念。它支持多种大型语言模型，如Claude3、OpenAI等，并与多个模型供应商合作，确保开发者能根据需求选择最适合的模型。Dify通过提供强大的数据集管理功能、可视化的Prompt编排以及应用运营工具，大大降低了AI应用开发的复杂度。

一、Dify

1、什么是Dify（Define & Modify）？

Dify是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，旨在简化和加速生成式AI应用的创建和部署，为开发者提供了一个用户友好的界面和一系列强大的工具，使他们能够快速搭建生产级的AI应用。

Dify通过可视化编排、模块化设计和丰富的功能组件（如RAG、Agent、多模型支持），帮助开发者快速构建生产级AI应用，显著降低技术门槛。

Dify提供四种基于LLM构建的应用程序，可以针对不同的应用场景和需求进行优化和定制。

1. 聊天助手：基于LLM的对话交互（如客服机器人）
2. 文本生成：自动化创作、翻译等任务
3. Agent：任务分解+工具调用（如论文查询、数据分析）
4. 工作流：多节点流程编排（如条件分支、API调用）

二、Dify + RAG

1、如何将文档上传到Dify知识库构建RAG？

将文档上传到Dify知识库的过程涉及多个步骤，从文件选择、预处理、索引模式选择到检索设置，旨在构建一个高效、智能的知识检索系统。

1. 创建知识库：Dify主导航栏中的“知识”，在此页面可以看到已有的知识库。

• 创建新知识库：拖放或选择要上传的文件，支持批量上传，但数量受订阅计划限制。
• 空知识库选项：如果尚未准备文档，可选择创建空知识库。
• 外部数据源：使用外部数据源（如Notion或网站同步）时，知识库类型将固定，建议为每个数据源创建单独知识库。

2. 文本预处理与清理：内容上传到知识库之后，需要进行分块和数据清洗，这个阶段可以理解为内容的预处理和结构化。

• 自动模式：Dify自动分割和清理内容，简化文档准备流程。

• 自定义模式：对于需要更精细控制的情况，可选择自定义模式进行手动调整。

3. 索引模式：根据应用场景选择合适的索引模式，如高质量模式、经济模式或问答模式。

• 高质量模式：利用Embedding模型将文本转换为数值向量，支持向量检索、全文检索和混合检索。
  

• 经济模式：采用离线向量引擎和关键字索引，虽然准确率有所降低，但省去了额外的 token 消耗和相关成本。

• 问答模式：系统会进行文本分词，并通过摘要的方式，为每段生成QA问答对。

4. 检索设置：

（1）在高质量索引模式下，Dify 提供三种检索设置：向量搜索、全文搜索、混合搜索

• 向量搜索：将查询向量化，计算与知识库中文本向量的距离，识别最接近的文本块。

• 全文搜索：基于关键字匹配进行搜索。

• 混合搜索：结合向量搜索和全文搜索的优势。

• Rerank模型：对检索结果进行语义重排序，优化排序结果。

（2）在经济索引模式下，Dify 提供单一检索设置：倒排索引和TopK

• 倒排索引：一种为快速检索文档中的关键字而设计的索引结构。
• TopK和分数阈值：设置检索结果的数量和相似度阈值。

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