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引入

ChatGPT 问世到今，接触的人也来越多，随后也出现了 Prompts 给 AI 赋予更多的角色，而最近横空出世的 Dify 在角色的基础上集成了私有知识库的功能。

试想场景：

• 企业内部资料文档库：查找文档耗时，有些内容难以理解，现在只要向知识库提问
• 学生、员工、队员信息知识库
• 个人文件，学习资料等等

知识库搭建原理：

并不是将所有的文档全灌给了 GPT，而是将文档转成向量保存到向量数据库中，当用户发起提问时，将这个问题的向量去向量数据库里查，找到最相近的文本，给它取出来，并嵌入给 GPT，让 GPT 根据这段取出来的文字进行回答。

一. 项目地址

1.Github

langgenius/dify: One API for plugins and datasets, one interface for prompt engineering and visual operation, all for creating powerful AI applications. (github.com)

2. 网页

https://cloud.dify.ai/

二. 搭建步骤

1. 登入

提供了来两种登入方式，登入之后出现的是应用界面，暂时没有任何应用。

2. 创建应用

点击创建应用，输入名字，选择应用类型。

3. 应用概览

创建成功后会进入到应用概览，除了查看信息还提供了一个 网页版访问地址 ，一个 开发者 API 地址。

4. 创建私有数据集

点击数据集，上传你的私有数据，目前 Dify 的数据集已支持 TXT，HTML，Markdown，PDF，XLSX，一次只能上传一个文件，多个文件分开上传。

选择数据源。

选择文本分段及清洗，不会文本分割选择默认就好。

等待数据处理完成。

5. 提示词编排

数据集创建完成之后点击应用里的提示词编排页。

• 对话前提示输入简单的 Prompts 即可。

• 上下文选择刚刚创建的数据集。

• 还可以设置 开场白 及 下一步建议
• 之后点击 发布

6. 访问

访问之前提供的 网页版地址 即可进行对话

当然还有很多现成的知识库供你选择

7.API-KEY 配置

点击右上角用户，进入设置，选择模型供应商

• 默认提供 200 调用次数
• 可以配置自己的 API key 来使用

END