【Dify系列教程重置精品版】第十章:Dify与RAG

上一章我们讲了显示本地的图片。
这一章我们讲一下RAG。
什么是RAG(Retrieval-Augmented Generation),简单来说就是能够让我们的AI实现基于私有知识的问答、推理。相当于给了AI一本书,让它从书中寻找答案。这样做有利有弊,好处就是能够让我们的AI在特定的场合中做出更加完美的回答。
话不多说,我们开始操作。
第一步:打开Dify找到知识库:
在这里插入图片描述
上传我们准备好的文本,点击下一步
在这里插入图片描述
这里我们直接默认设置,保存并处理。
第二步:
返回工作室,打开一个对话:
在这里插入图片描述
点击知识库,添加。
适当添加一些提示词:

### Dify RAG 技术的使用教程 #### 什么是检索增强生成 (RAG)? 检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)是一种结合了检索模型和生成模型的技术,旨在通过从外部知识源中提取相关信息来提高生成内容的质量。这种方法能够显著提升对话系统的上下文理解能力以及生成内容的相关性和准确性[^1]。 #### 如何在 Dify 中实现 RAG? Dify 提供了一套完整的工具链支持开发者快速构建基于 RAG 的应用程序。以下是关于如何利用 Dify 和 BGE-M3 构建 RAG 应用的一些核心要点: 1. **创建知识库**: 首先,在 Dify 平台中设置一个知识库用于存储结构化或非结构化的数据。这些数据可以是从文档、网页或其他来源获取的信息片段。知识库的内容会被索引以便后续查询操作[^2]。 2. **配置向量数据库**: 使用像 Milvus 或 Pinecone 这样的向量数据库服务作为底层支撑,将文本转化为高维空间中的嵌入表示形式,并高效完成相似度计算任务。这一步骤对于实现精准匹配至关重要。 3. **定义工作流逻辑**: 替代传统的 Agent 设计模式,采用更加灵活的工作流机制控制整个处理流程。具体来说就是当接收到用户输入后,按照预设规则依次调用不同的组件模块执行相应动作直至返回最终响应结果给前端展示。 4. **集成搜索引擎LLM**: 将高性能语义搜索算法大语言模型紧密结合起来形成闭环体系架构。前者负责筛选出最贴近当前话题背景的知识条目;后者则依据所选素材自动生成连贯自然的回答文案。 5. **优化性能参数调整超参**: 根据实际应用场景需求不断试验修改各项配置选项比如 top-k 值大小设定等从而达到最佳平衡状态兼顾速度质量两方面考量因素。 ```python from dify import KnowledgeBase, WorkflowBuilder # 初始化知识库实例对象 kb = KnowledgeBase() # 添加样本记录到知识库里去 kb.add_documents([ {"text": "Python 是一种广泛使用的高级编程语言"}, {"text": "Java 被认为是最流行的面向对象程序设计语言之一"} ]) # 创建新的工作流构造器实体变量 wf_builder = WorkflowBuilder(kb) # 定制个性化业务逻辑链条描述表达式字符串 workflow_definition = """ if user_input_contains('code'): retrieve_code_snippets() else: search_relevant_contexts_and_generate_response() """ # 编译解析并部署上线该定制工作流方案 compiled_workflow = wf_builder.compile(workflow_definition) compiled_workflow.deploy() ``` ---
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