用Dify 3步为你打造专属AI企业知识库（附实操指南）

公众号：dify实验室

基于LLMOps平台-Dify的一站式学习平台。包含不限于：Dify工作流案例、DSL文件分享、模型接入、Dify交流讨论等各类资源分享。

打造专属AI知识库，只需三步走！

第一步：上传你的知识文档

AI也得“学习”才能变聪明。这第一步，就是把你的企业知识喂给它。

1. 收集资料：把你希望AI掌握的知识整理出来。这可以是：

   • 产品文档：说明书、规格书、FAQ常见问题解答。
   • 内部流程：SOP标准作业程序、规章制度、报销指南。
   • 培训材料：新员工手册、技能培训课件。
   • 市场报告：行业分析、竞品信息（注意脱敏）。
   • 历史记录：重要的项目总结、客户服务案例（同样注意隐私）。
   • 格式建议：最好是 .txt, .md, .pdf 等文本清晰的格式。Word文档（.docx）也可以，但有时格式转换可能需要注意。

2. 登录Dify并创建知识库：

   • 打开你的Dify平台（无论是云版本还是私有部署）。
   • 在左侧菜单找到“知识库”或类似选项，点击“创建知识库”。
   • 给你的知识库起个名字，比如“XX公司内部知识库”。

3. 上传文档：

   • 进入你刚创建的知识库，选择“上传文档”或“添加数据”。
   • 把准备好的文件拖拽进去或者选择文件上传。
   • 关键点：Dify会对文档进行分段和清洗。你可以选择自动处理，或者根据需要调整分段长度、重叠等参数，这会影响后续AI检索的效果。数据质量是AI效果的基石，上传前尽量保证文档内容清晰、结构化。

第二步：配置与索引

上传完文档，Dify就要开始“消化吸收”了。

1. 文本向量化：

   • 简单理解，就是Dify调用一个Embedding模型，把你的文档内容转化成AI能理解的向量。这样AI就能判断哪些文档片段在意思上是相关的。
   • 在Dify里，这个过程通常在你上传文档后自动开始。你可以在知识库设置里选择不同的Embedding模型（如果平台提供选项），不同的模型在处理中文、处理特定领域知识上效果可能不同，可以根据实际测试选择。

2. 建立索引：

   • 就像给书建目录一样，Dify会为这些向量建立索引，方便AI快速查找。
   • 这个过程也是后台自动完成的。文档越多越大，需要的时间越长。你可以在知识库状态里看到处理进度。耐心等待它完成。

3. 选择检索策略：

   Dify允许配置AI如何在知识库里找答案，比如是只找最相关的几段，还是结合关键词搜索等。初期使用默认设置即可。

这一步的核心就是让Dify把你的静态文档变成AI可以检索、理解的动态知识。大部分工作Dify都帮你自动化了，你要做的就是确保文档上传成功，并等待处理完成。

第三步：创建AI应用并连接知识库

知识库建好了，怎么用起来呢？我们需要创建一个AI应用（比如问答机器人）来调用它。

1. 创建AI应用：

   • 在Dify左侧菜单，选择“应用”或类似功能，点击“创建应用”。
   • 选择应用类型，最常用的就是“对话型”或“问答型”应用。
   • 给你的应用起个名字，比如“公司产品万事通”、“内部流程小助手”。

2. 配置应用核心 - Prompt：

   • 这是告诉AI“你是谁”、“你要做什么”、“怎么做”的地方。
   • 关键一步：在应用的配置界面（通常在“提示词（Prompt）”或“上下文（Context）”设置里），找到关联知识库的选项。
   • 选择你刚才创建的那个知识库。
   • 编写指令（System Prompt）：明确告诉AI，它的回答要基于你提供的知识库。例如：
     • 你是一个XX公司的内部知识助手。请根据我提供的知识库文档来回答问题。如果知识库没有相关信息，请明确说明，不要自行编造。
     • 严格依据知识库内容回答关于产品功能的问题，保持回答简洁准确。

3. 选择大模型（LLM）：

   为你的应用选择一个负责“思考和说话”的大模型。可以是 GPT系列、Claude系列，或者国内的文心一言、通义千问等（取决于你的Dify平台接入了哪些）。考虑成本、速度和回答质量来选择。

4. 测试与发布：

   • 在Dify应用界面通常都有一个调试预览窗口。在这里输入问题，测试AI是否能根据你的知识库正确回答。
   • 反复测试：问各种你想到的问题，特别是边界情况、模糊问题，看看AI的反应。
   • 根据测试结果，回去优化Prompt，或者检查知识库文档是否有遗漏或错误。
   • 满意后，你可以通过Dify提供的API接口，将这个AI应用集成到你的网站、钉钉、企业微信、内部App等地方，让员工方便使用。

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实操小贴士（让你的AI知识库更好用）

• 持续迭代：知识库不是一次建成就万事大吉的。定期更新文档，补充新知识，淘汰旧信息。
• 关注数据质量：垃圾进，垃圾出。上传前检查文档的准确性、清晰度。结构化的文档（如FAQ）比大段的散文效果更好。
• 用户反馈：鼓励员工使用并提供反馈，了解哪些问题答得不好，是知识库缺内容，还是Prompt指令不清晰？
• 从小处着手：可以先从某个部门或某个具体业务场景（如HR政策问答、IT帮助台）开始试点，成功后再推广。
• 安全第一：如果是处理敏感信息，务必优先考虑私有化部署Dify，并做好权限管理。

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