[Dify RAG实战] 如何从知识库提取内容并结合上下文进行再创作？

在构建企业级 AI 应用时，提问式搜索仅是基础操作，真正能释放生产力的，是“基于内容的理解 + 再创作能力”。Dify 提供的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）机制，不仅支持从知识库提取准确内容，还能结合上下文和用户意图，进行“内容再写作”，例如生成摘要、报告、对比分析、改写优化等。

本文将从底层原理出发，结合实际场景，手把手带你构建一个具备“知识提取 + 内容再创作”能力的智能体应用。

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一、为什么需要“提取 + 再创作”而不是直接回答？

很多知识型应用初期关注的是“问答准确性”，但在真实业务场景中，用户需要的往往是加工过的内容，而非原始答案。

实际需求示例：

场景	期望输出
企业合同分析	从合同知识库提取相关条款后，输出结构化摘要
市场情报摘要	汇总不同报告内容并生成行业简报
客户支持对话	抽取 FAQ 答案 + 用更口语化方式重写输出

这类场景中，AI 不只是“搜索引擎”