
01 引言
2025年是AI的千禧年,全世界掀起了AI浪潮,AI真正的落地变成了企业最关心的问题。
企业里经历了培训、实践以及落地的一站式是实施,到目前来看,真正落地为企业带来收益或者方便的方案屈指可数(至少我们公司是这样)。真正开源的、可落地的当属搭建知识库、智能问答的方案。
本节也将从常用的工具或者开源框架里选择了三类:Dify、MaxKB、Pandawiki。单纯的从搭建知识库这一方面对比一下哪一款更适合?
02 知识库要求
为了测试三款软件搭建知识库的效果,小编打算使用《阿里巴巴Java开发手册》作为外挂知识库,并通过问答的方式,检索的结果怎么样?
知识库里面非常重要的就是文本内容向量化的处理,使用不同的向量化模型对于检索的结果会有直接影响。因为在测试中不同的软件内置的模型不一样,对输出结果有一定的影响。
03 Dify

3.1 简介
Dify是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。它融合了后端即服务(Backend as Service)和 [LLMOps](https://docs.dify.ai/zh-hans/learn-more/extended-reading/what-is-llmops) 的理念,使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员,也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。
由于 Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈,包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的工作流,并同时提供了一套易用的界面和 API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间,使其可以专注在创新和业务需求上。
知识库只是 Dify 的一个功能模块,是它为这些AI应用提供“事实依据”和“背景知识”的工具。它的知识库是为增强AI应

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