用Dify构建本地知识库（下）

如果容器运转正常，接下来就可以开始使用了

运行

在浏览器中输入 http://群晖IP:8848，第一次是需要设置管理员账号的

在自托管版本的 Dify 中，设计上只允许注册一个账户。如果想部署多租户版本，需要获得商业许可。参考资料：https://github.com/langgenius/dify/issues/3023

注册成功后，还需要登录

之后的使用流程，和我们介绍的其他知识库系统，例如：FastGPT 、MaxKB 、coze 等等，基本上是大同小异的

知识库

顶部菜单 知识库，开始新建知识库。数据源 选择 导入已有文本，老苏上传了一个 pdf 文档

点 下一步，开始文本分段和清洗，老苏使用的默认设置

点 保存并处理，并耐心等待索引完成

当状态变成可用，就可以了

应用

顶部菜单 工作室 –> 创建空白应用 ，选择 聊天助手

设置好名称、描述、图标，点 创建即可

左侧菜单 概览 –> 设置模型提供商

选择 OpenAI-API-compatible

老苏用了 One API 中的模型

文章传送门：大模型接口管理和分发系统One API

• 模型名称：填的是渠道中的模型名称

• API Key ：填的是 One API 的 token

• API endpoint URL ：填的是 One API 的访问地址：http://192.168.0.197:3033/v1
• 模型上下文长度 ：用的默认值
• 最大 token 上限：若模型无特别说明，则可与模型上下文长度保持一致

• 流模式返回结果的分隔符：用了换行符 \n

设置完成后保存

回到 编排

• 提示词 ：输入你是 AnyRTC 的技术专家，熟悉 Restfull 服务接口，能回答用户关于服务接口的提问，并给出示例代码
• 上下文 ：添加之前创建的知识库
• 模型：选择前面添加的 kimi

现在可以测试了

还可以通过 添加功能 来增强聊天

工具

类似于其他应用中的 插件 ，可以在创建应用时直接被引用

当然你也可以创建自己的工具

探索

就是 bot 或者 智能体 一类的模版应用，可以直接引用到工作空间

也根据模板自定义您自己的应用程序。以 Translation assistant 为例，导入后需要 迁移为工作流编排

默认 LLM 是 gpt-3.5-turbo-16k

老苏改为了 kimi

简单的设定了一下

• 上下文：选择 start 节点的 default_input

• 提示词：

将用户输入的{{#start.default_input#}} ,从 {{#start.Input_language#}} 翻译成{{#start.Target_language#}}

原来的提示词非常长，比较严谨，老苏只是演示效果，所以写的非常简单

• Target language：选择了中文
• Input language：选择了英文
• Text：粘贴了一段待翻译的英文

运行看看结果

没啥问题就可以发布了

参考文档

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

Dify - 易用的 LLMOps 平台，定义你的 AI 原生应用
地址：https://dify.ai/zh

欢迎使用 Dify - Dify
地址：https://docs.dify.ai/v/zh-hans/getting-started/readme

接入 Ollama 部署的本地模型 - Dify
地址：https://docs.dify.ai/v/zh-hans/guides/model-configuration/ollama