[Dify] 利用工作流打造高质量的 RAG 对话体验

在构建知识问答（RAG，Retrieval-Augmented Generation）系统时，直接使用 Dify 的聊天机器人固然快捷，但若想进一步提升智能性与鲁棒性，引入“工作流”结构能极大增强响应的精准度和灵活性。本文将介绍如何通过工作流方式构建一个高质量的 RAG 对话系统。

一、为什么选择“工作流”构建 RAG？

相比直接通过聊天机器人创建的对话，工作流允许我们加入更复杂的逻辑判断，例如：

• 判断用户提问是否与知识库上下文相关；

• 对无关问题自动调用搜索引擎并生成回复；

• 更好地控制上下文的处理方式与生成逻辑。

这使得系统在面对真实用户提问时更具适应性和准确性。

二、创建 RAG 对话的工作流结构

我们以 Chatflow 模式创建一个支持上下文判断与搜索增强的智能问答系统。

1. 创建 Chatbot 项目

在 Dify 后台：

• 选择 Chatbot 模板

• 构建模式选择