用Dify搭建SAP知识库

        AI的应用越来越多,博主最近看了一些文生图的教程,感觉离把铁血残明经典场景帮上屏幕又近了一些,那在自己学习AI的路上,先来一篇入门的文章吧。公司提供了很好的环境,让小白可以在dify平台上搭建自己的应用,博主自己做了一个简单的SAP问答知识库,它基于LLM大模型能够回答SAP各种问题,如果模型中没有的内容,我们也可以在知识库中添加答案,这也算是一种训练吧,这样这个知识库的知识会越来越全面和准确。

我们来看看它回答的效果:

        这是一段钉钉聊天工具的答复,可以看到SAP知识库工作得非常好,其实博主只做了很少的配置和代码就实现了企业级的钉钉问答知识库。这里感谢Jusoft.DingtalkStream的钉钉开源项目,让博主能够实现用钉钉作为知识库问答的前端应用。博主和作者约定,成功了写一篇博客来说明它。

Dify中的配置,很简单:

1、“开始”节点,博主自己建了一个变量,用来存钉钉号码,这个可以用于用户权限管理。

2、准备一个知识库,在“知识检索”节点中加入这个知识库。

3、放一个“LLM”节点,加入DS大语言模型来加工数据成为自然语言。

4、“直接回复”节点把问题的答案输出。

知识库的内容:

使用Dify搭建合同知识库可参考以下流程: 首先,进行文件上传,对应示例流程图中的“[Start: File Upload → legal_doc]”,将合同相关文件上传至系统,作为构建知识库的基础数据。 接着,利用文档提取器对上传的合同文件进行处理,即“[Document Extractor → doc_text]”,将合同文件中的文本内容提取出来,以便后续处理。 之后,使用大语言模型节点(LLM Node),该节点包含特定的提示(prompt)以及结构化输出要求,对提取出的合同文本进行分析处理。 若有需要,可以借助 Clause Identifier 插件或检索节点(对应示例流程图中“(可选)Clause Identifier 插件/检索节点”),比如使用 Dify Marketplace 上的法律条款识别插件(如 Legal Clause Identifier)帮助手动定位合同术语与条款,进一步完善知识库的内容。 最后,将处理结果以合同条款结构化 JSON 或自然语言总结的形式输出,即“[响应输出:合同条款结构化 JSON 或自然语言总结]”,形成可用的合同知识库。 ```python # 这里只是一个简单示意,并非实际可运行代码 # 假设上传文件函数 def upload_file(file_path): # 实现文件上传逻辑 return "legal_doc" # 文档提取函数 def extract_document(legal_doc): # 实现文档文本提取逻辑 return "doc_text" # LLM节点处理函数 def llm_process(doc_text): # 实现大语言模型处理逻辑 return "llm_result" # 可选插件处理函数 def optional_plugin(llm_result): # 实现插件处理逻辑 return "plugin_result" # 输出结果函数 def output_result(result): # 实现输出结果逻辑 return "合同条款结构化 JSON 或自然语言总结" # 主流程调用 file = upload_file("contract.pdf") text = extract_document(file) llm_res = llm_process(text) plugin_res = optional_plugin(llm_res) final_result = output_result(plugin_res) print(final_result) ```
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