深入了解Dify知识库，让你的 AI 应用更强大

如果你的团队已经有了自己的数据库或知识管理系统（比如内部 Wiki、数据库等），并且不希望重复上传，Dify 提供了“连接外部知识库”的功能。Dify 提供了一个非常友好的界面，让你能直观地看到知识库的构建过程（背后其实是复杂的 RAG 技术，但你无需深入了解技术细节就能使用），轻松管理你的知识资产。就像你问一个历史学家问题，他不仅凭记忆回答，还会先去书架（知识库）上查阅最相关的几本书（内容区块）

超人阿亚

1228人浏览 · 2025-04-05 17:30:40

超人阿亚 · 2025-04-05 17:30:40 发布

前言

如果你刚开始接触这个强大的 AI 应用开发平台，那么“知识库”功能绝对是你需要首先了解和掌握的核心特性之一。简单来说，知识库就像是给你的 AI 应用外挂了一个专属的、可以随时更新的“大脑”或“资料库”。下面，让我们一起详细探索它是什么、为什么重要以及如何使用。

(文章出自微信公众号：dify实验室)

一、什么是 Dify 知识库？它解决了什么问题？

想象一下，通用的大语言模型（比如 DeepSeek 背后的模型）就像一个学识渊博但知识截止于某个时间点的学者。他们知道很多事情，但可能不知道你公司最新的产品规格，也不了解你团队内部的特定流程。

这就是 Dify 知识库发挥作用的地方。

核心概念：
Dify 知识库是一个让你能够上传、管理和组织你自己的信息（文档、数据、网页内容等）的地方。这些信息将被结构化处理，以便 AI 能够理解和检索。
可视化管理：
Dify 提供了一个非常友好的界面，让你能直观地看到知识库的构建过程（背后其实是复杂的 RAG 技术，但你无需深入了解技术细节就能使用），轻松管理你的知识资产。
解决的问题：
1. 信息滞后：
  AI 大模型的知识是静态的，无法获取最新信息。知识库允许你随时添加、更新内容，确保 AI 回答基于最新情况。
2. 缺乏个性化/领域知识：
  通用模型不了解你公司或特定领域的细节。知识库让你能“喂”给 AI 这些专属知识。
3. AI “幻觉”：
  有时 AI 会“编造”事实，尤其是在信息不足时。通过知识库提供准确依据，可以大大减少这种情况，让回答更可靠。

二、知识库是如何工作的？

当你向集成了知识库的 Dify 应用提问时，过程大致是这样的：

用户提问：
你向 AI 应用提出问题。
知识库检索：
Dify 不会立刻让大模型直接回答。它会先分析你的问题，提取关键词，然后在你配置的知识库里搜索相关内容。
筛选与排序：
知识库会找到与关键词最匹配的一些信息片段（称为“内容区块”或“Chunks”），并按相关度排序。
提供上下文：
Dify 将这些最相关的信息片段作为“背景资料”或“上下文”提供给大语言模型。
精准回答：
大语言模型结合你提供的问题和知识库里的精确上下文，生成一个更加准确、相关、且基于事实的回答。

简单比喻： 就像你问一个历史学家问题，他不仅凭记忆回答，还会先去书架（知识库）上查阅最相关的几本书（内容区块），然后结合书里的信息给你一个更详尽、准确的答案。

三、知识库的核心优势

实时性：
你的数据可以随时更新，知识库内容变了，AI 的回答依据也会立刻改变。
精准性：
基于你上传的真实文档进行回答，大大减少 AI “瞎猜”或“编造”的可能性，提升回答质量。
灵活性：
你可以完全自定义知识库的内容，决定 AI 需要了解哪些信息，覆盖哪些范围。

四、如何开始使用知识库？

准备你的“知识”：
- 文本文件：
  最常见的形式，可以是 .txt, .md (Markdown), .docx (Word), .html, .json, 甚至 .pdf 文件。内容可以是长篇文章、FAQ 列表、产品手册等。
- 结构化数据：
  如 .csv, .xlsx (Excel) 文件，适合表格类数据。
- 在线数据：
  Dify 也支持直接从网页（通过爬虫功能）或 Notion 等在线服务导入数据。
上传与处理：
- 在 Dify 平台中找到“知识库”部分。
- 点击“创建知识库”，给它起个名字。
- 将你准备好的文件直接上传。Dify 会自动进行数据清洗、分段、向量化等处理（这些复杂的步骤 Dify 都帮你简化了，你只需上传即可）。
（可选）连接外部知识库：
- 如果你的团队已经有了自己的数据库或知识管理系统（比如内部 Wiki、数据库等），并且不希望重复上传，Dify 提供了“连接外部知识库”的功能。通过配置，你的 Dify 应用可以直接查询这些外部数据源，无需将数据本体导入 Dify。
  
  五、建议的知识库配置策略

万能的最佳配置，需要根据你的具体应用场景、数据特点和性能要求来调整。以下是一些常见的场景和建议：

1. 场景：构建精准问答的 AI 客服/文档助手目标：

对用户具体问题给出精确、基于文档的回答。

数据准备：优先使用结构清晰的 FAQ 文档、产品手册（如果是 PDF，确保是文本可选的）、Markdown 文件。尽量保证文本质量高，无冗余信息。

配置建议：

分段：采用较小的分段长度（如 300-500 字符/Token）和适中的重叠（如 50-100 字符/Token）。目的是让每个分段聚焦于一个具体的问题或知识点。如果文档结构本身很好（如问答对），自动模式可能也足够。

嵌入模型：选择高质量的嵌入模型，确保语义理解准确。（知道你心疼token，文末提供免费embedding模型token资源）

索引模式：高质量模式，确保信息提取完整。

检索设置。Top K ：设置较小的值（如 2-4），避免引入过多不相关信息干扰 LLM。Score阈值：设置较高的值（如 0.5 或更高，需要测试调整），过滤掉低相关度的内容。Rerank：强烈建议开启，可以显著提升最终召回内容的精准度。

2. 场景：对长文档进行摘要、分析或进行开放式对话

理解文档的整体或大段内容，进行总结或基于广泛上下文的讨论。

数据准备：长篇报告、文章、书籍章节等。

配置建议：

分段：采用较大的分段长度（如 800-1500 字符/Token）和较大的重叠（如 150-300 字符/Token）。目的是在每个分段中保留更完整的上下文。

嵌入模型：依然推荐高质量模型，但如果文档量巨大且成本敏感，可以考虑性价比更高的选项。（知道你心疼token，文末提供免费embedding模型token资源）

索引模式：高质量模式。

检索设置。Top K：设置较大的值（如 5-10），以便 LLM 能接触到更广泛的相关信息。Score阈值：可以设置稍低的值（如 0.3-0.5），允许更多潜在相关的上下文进入。Rerank：依然推荐开启，帮助从较多的候选项中筛选出最精华的部分。

六、一个典型的应用场景：AI 客服助手

假设你想为你的产品创建一个 AI 客服，能够回答用户的常见问题和使用指南。

传统方式：
可能需要收集数据、训练模型、开发接口，耗时数周甚至更长，后续维护更新也很麻烦。
使用 Dify 知识库：
可能只需几分钟，你就拥有了一个基于你产品资料的 AI 客服雏形，可以立即开始测试和收集反馈了。
1. 将你的产品文档、FAQ 列表、用户手册等上传到 Dify 的一个新建知识库中。
2. 创建一个“对话型应用”。
3. 在该应用的“上下文”设置中，选择你刚刚创建的知识库。
4. （可选）调整提示词（Prompt），引导 AI 更好地扮演客服角色。