[Dify] -基础入门9-用 Dify 快速构建一个基于 RAG 的问答系统（无外部向量库）

在构建基于大语言模型（LLM）的问答系统时，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术已成为主流解决方案。本文将手把手教你如何只用 Dify 平台（无需 Milvus 等外部向量数据库），搭建一个支持私有知识问答的 RAG Workflow。

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🧠 什么是 RAG？

RAG 全称为 Retrieval-Augmented Generation，它通过“检索 + 生成”提升 LLM 对领域知识的掌握：

• 检索阶段：根据用户提问从知识库中检索相关内容；

• 生成阶段：将检索结果作为上下文，传给 LLM 生成回答。

Dify 已内置完整的 RAG 机制，让开发者无需搭建复杂后端即可实现企业级 QA 系统。

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🧰 准备工作

1. 注册并登录 Dify

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