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简介
在 Dify 中，你可以将自有数据作为「知识」集成到 AI 应用中。通过为大语言模型（LLM）提供特定领域的上下文信息，知识能够让 LLM 的回复更加准确、相关，并显著减少幻觉。 这得益于检索增强生成（RAG）技术。其核心在于：LLM 不再只依赖预训练的公开数据，还会将你的自定义知识作为额外的事实来源：- （检索）处理用户提问时，系统会先从已集成的知识库中 检索最相关的信息。
- （增强）检索到的信息会与用户的原始问题打包，作为 增强的上下文 发送给 LLM。
- （生成）LLM 基于这些上下文 生成更精准的答案。
应用场景
借助 Dify 知识库，你可以打造基于自有数据和特定领域知识的 AI 应用。常见场景包括：- 智能客服机器人：让问答机器人基于最新的产品文档、FAQ 和故障排查指南，智能回复客户问题。
- 企业内部知识门户：为员工构建 AI 搜索与问答系统，快速查询公司政策与流程。
- 内容生成工具：根据特定背景资料，智能生成报告、文章或邮件。
- 科研与分析应用：检索和总结学术论文、市场报告、法律文档等专业知识，辅助研究与分析。
创建知识库
- 快速创建：导入数据，设置处理规则，其余一切交给 Dify。简单高效，新手友好。
- 通过知识流水线创建：自定义步骤和插件，编排更复杂、灵活的数据处理流程。
- 连接外部知识库：通过 API 直接同步外部知识库，无需迁移即可利用现有数据。
管理与优化知识库
- 维护知识库内容：对文档及其分段进行查看、添加、修改和删除等操作，使知识库内容保持最新、准确、相关。
- 测试召回效果：模拟用户提问，测试知识库召回效果。
- 利用元数据增强检索：为文档添加元数据，实现基于文档筛选的检索，进一步提升检索精度。
- 调整知识库设置：随时调整索引方式、嵌入模型和检索策略等设置。
使用知识库
集成到应用：将自定义知识集成到你的 AI 应用中。延伸阅读：