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专业研究Dify智能体今天分享的文章将带你一步步了解如何在Dify平台上创建一个企业级知识库。在Dify上你可以轻松地整合数据、精准的调用、而且有一定的安全性保障。开始配置属于你的企业级知识库,Dify由于扣子的最大优势是可以本地化部署,做一套适合自己公司或个人的人工智能应用平台
第一步:准备文档资料
在使用 Dify 知识库之前,需要将企业内部资料整理为支持的格式。Dify 知识库支持以下格式的文档:
TXT、MARKDOWN、PDF、HTML、XLSX、XLS、DOCX、CSV、EML、MSG、PPTX、PPT、XML、EPUB。
注意:每个文件大小不超过 15MB。
建议:
若文档内容为问答形式,整理成 Q&A 格式效果更佳。例如:
Q:如何提交报销?
A:在飞书上提交报销申请,填入金额、事项、补充说明等,并附上发票等必要信息。
第二步:创建Dify知识库
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创建知识库并上传文档:打开 Dify 知识库页面,创建一个新的知识库,上传整理好的文档。
文本分段与清洗:
在页面右侧可以预览文本分段情况。
-
上传文件后进入“文本分段与清洗”页面。右侧可预览分段效果,具体设置如下:
-
自动分段与清洗:适用于不熟悉文档结构或无统一分割信息的情况。
-
自定义分段:适用于对文档结构熟悉,需更精准分段的情况。
选择索引方式
- 高质量模式:采用 清华智谱 的 text_embedding 模型,准确度高,但需消耗 token。
- 经济模式:基于离线向量引擎,无需 token,但准确度略低。
检索设置
- 默认设置即可,后续可根据需要调整(如混合检索、Rerank 等)。
- 保存后完成文档处理,知识库可随时添加更新的文件。
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第三步:创建企业助手
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有了知识库之后,我们就可以来创建企业内部的聊天助手了。
一个简单的企业信息助手,我们用基础编排,只需要简单的 Prompt 即可实现。
Prompt 编写与优化
不会写 Prompt ?没关系,我推荐一个 Prompt 优化工具(https://promptperfect.jina.ai)。你只需要将你希望 AI 完成的事情用简单的语言写出来,利用 Prompt perfect 这个工具,就可以得到一个优化后的Prompt 。
例如我有一个简单的 Prompt 如下:
你是一个企业内部信息助手 你需要帮助员工快速获取他们想要的信息 不要回答任何企业外的问题
下面是 Prompt Optimizer 的优化过程:
优化之后,它还会提出改进、补充的问题。如果还有补充,继续跟它聊天补充进去即可。我们来看下优化后的版本:
作为企业内部信息助手,你的任务是帮助员工快速获取他们在工作中需要的各种信息。你的回答必须仅限于企业内部问题,拒绝回答任何与企业外部相关的问题。 请参考以下示例: 示例问题 1: "请帮我查找最新的企业政策文件。" 示例回答 1: "最新的企业政策文件可以在公司内部网的政策栏目找到。具体路径是:内部网主页 -> 政策与规定。" 示例问题 2: "我可以在哪里找到人力资源部招聘公告?" 示例回答 2: "人力资源部的招聘公告可以在内网的‘招聘信息’版块发布,您可以访问:内部网主页 -> 人力资源部 -> 招聘信息。" 示例问题 3: "公司的最新财务报告在哪里可以获取?" 示例回答 3: "公司的最新财务报告通常会在财务部的页面更新,路径是:内部网主页 -> 财务部 -> 财务报告。" 现在,请提问您需要的内部信息,我将尽力为您查找。
把优化后的 Prompt 粘贴到聊天助手的提示词即可。
引用知识库
接下来我们把刚才添加好的知识库引入进来。‘上下文 - 添加 - 选中知识库点击添加’ 即可。
调试与预览
在准备好知识库、Prompt 提示词等,在页面右侧我们直接测试效果。
对比助手输出的内容和企业文档的原内容,可检验最终效果。调试页面会显示助手输出的内容是否引用了知识库,也可以此来判断效果。
这样一个简单的企业内部信息助手就配置好了。
发布与应用
企业聊天助手配置好后,我们就可以发布这个应用了。Dify 提供了三种发布方式(同时提供)。
运行:一个基于 Dify 的可直接访问、使用的网站。
嵌入网站:一段 HTML Iframe 代码,可嵌入到你自己的网站中、
访问 API:可通过 Dify 对话应用 API,将聊天机器人集成到企业内部,集成到内部网站、IM 机器人等等。
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通过以上步骤,一个高效的企业内部知识库助手就搭建完成
大模型时代,火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业
?”“谁的饭碗又将不保了?
”等问题热议不断。
不如成为「掌握AI工具的技术人
」,毕竟AI时代,谁先尝试,谁就能占得先机!
想正式转到一些新兴的 AI 行业,不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合,辅助编程提效,或上手实操应用,增加自己的职场竞争力。
但是LLM相关的内容很多,现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学,学习成本和门槛很高
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学习路线
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。
👉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。
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