引言
上次我发了一篇5min了解RAG，真的非常非常简单，这篇文章讲述了RAG的基本原理，通俗易懂，但是存在一个问题——用户可能很难自己搭建一个可用的RAG，它能让大家了解RAG的原理，但是还不够应用层面，如果真的想应用，你需要具备一定的代码能力，你需要具备知识库的清洗切片等，难度相对较大，所以，为了让大家把所学变成应用，“他”来了，一个零代码经验也可以搭建一个可用的大模型知识库，他来了，注意了，是零代码+可用，零代码+可用，零代码+可用……(重要的事情说三遍)
通过学习能得到什么？
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• 可以得到一个简单的应用 -
• 可以更深入了解大模型知识库的工作流 -
• 大家有兴趣，可以跳到文末先看效果
重要的工具
我们先来看下今天这个小项目需要的概念和工具：
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• Dify：Dify是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，它融合了后端即服务（Backend as a Service，BaaS）和LLMOps的理念，旨在帮助开发者快速搭建生产级的生成式AI应用。Dify提供了丰富的功能和友好的界面，即使非技术人员也能通过简单的操作快速构建AI应用。 -
• 问题：使用Dify，需要梯子。
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• 知识库：准备一个比较垂类的文档，最好是公开信息比较难找到的信息，方便后续观察大模型的效果。 -
• LLM的 API key：简单说，就是某个大模型的钥匙，这个很简单，deepseek，通义千问等等各种平台上注册一个账号，就能获得API key。
核心任务
今天我们核心任务是通过Dify搭建一个大模型知识库，所以，关于如何使用梯子，如何准备API key，这些我们就不多赘述了，如果大家真的有需要，我可以再出其他教程。
任务流程
非常类似在《5min了解RAG，真的非常非常简单》这篇文章里的内容，流程如下：
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• 用户输入：输入一个问题，随便什么。 -
• 大模型提取关键内容：通过大模型，对用户的提问进行归纳，总结成关键字或者关键句子。 -
• 知识检索：用关键字或关键句子在知识库中检索，获得相关内容。 -
• 大模型输出：将检索到的知识给大模型，并让大模型输出最终问题的答案。
在这个流程中，我们需要这样几个节点，大家理解即可，接下来会详细介绍如何操作。
实操过程
1.登录Dify
首先自然是登录Dify了，地址是：https://dify.ai/zh
2.创建应用模板
3.流程配置
先看配置之后的样子：
3.1 节点1:开始
这个环节没什么，大家看下右侧的输入字段就行，每次提问，都会有这些字段信息。
3.2 节点2:提取关键内容
这个节点是一个大模型，在这里我用了DeepSeek-R1-Distill——Qwen-14B，你用什么都行，只要注册了api key，自己在平台上配置就行了。
添加了大模型后，主要关注下右侧的内容：
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• SYSTEM中，我们写的内容，他约束了这个节点的输出，其实就是之前我们提到，先用大模型提取关键字，为了避免大模型直接给你答案，所以给了一些约束。 -
• 记忆：这个打开就好了，就是会记录之前每次的提问，让回答更连贯。
3.3 节点3:知识检索
这个节点是一个知识检索节点，也没什么特殊的，核心在于知识库本身上，这就是Dify的强大，他在背后完成了其他的工作，你只需要用就行了：
再回来到工作室，在知识检索节点，选择知识库即可：
3.4 节点4:回答问题
这个节点也是一个大模型：
3.5 节点5:直接回复
这个节点没什么，可开始节点一样。
效果
最后
关于Dify的演示，这只是一个非常简单的小的项目，而且使用到的功能都是特别基础的，Dify支持很多的创意，具备很强大的功能，大家可以慢慢研究。
原创文章，作者：王得宇AIPM，如若转载，请注明出处：https://www.pmtemple.com/silence/17576/
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