搭建知识库问答助手
在模型和知识库都准备完成后，就可以搭建一个智能助手了；
在
Dify里，可以使用工作流的形式来搭建智能助手；打开
工作室->创建空白应用，选择Chatflow来创建一个应用最简单的知识库助手是使用
聊天助手来创建应用，但它太单一，无法进行复杂一点的操作，所以这里选择Chatflow来创建助手；创建完成后会来到编排界面
整个流程由多个
节点组成，Dify支持多种类型的节点，他们功能不同，本例中使用以下几种类型LLM：配置大语言模型知识检索：配置知识库直接回复：显示输出结果
为了更精准的匹配到知识库里的内容，首先添加一个
LLM节点，命名为拆词，目的是借用大模型的语言处理功能来对用户的问题进行拆解，这里模型选择qwen2.5:14b，因为经过多轮测试后qwen2.5:14b速度和表现达到预期，配置如下：SYSTEM提示词参考- 你的任务是生成用于检索增强生成（RAG）的关键词； - 首先你需要直接记住用户的问题作为一个关键词； - 其次，用户为公司员工，他的问题和公司制度有关，你需要根据用户的问题推测他的真实需求，进行深度思考后给出RAG关键词，关键词总数量控制在10个以内； - 最后你只需将两组关键词合并后返回，每个关键词以“，”分隔，不需要其他说明和解释； - 你需要使用用户的语言来回复；
然后添加一个
知识检索节点，将他和拆词节点进行连接，查询变量设置为拆词节点的输出，知识库添加已配置好的知识库其次再添加一个
LLM节点，将知识检索节点作为入口和它进行连接，模型选择qwq，上下文设置为知识检索节点的输出结果，点击添加消息，将USER类型改为ASSISTANT用来指定模型的提示词，配置如下：SYSTEM提示词参考仅基于上下文和以下内容作为授权知识库来回答用户问题，严格隔离外部知识源 {{#context#}}ASSISTANT提示词参考- 如果用户提的问题超出授权知识库范围，你可以委婉回答：已超出知识范围，让用户提供更多的信息； - 有明确定义的名词，不能用相近的词代替； - 公式等内容在输出时不能有格式错误； - 回复信息时能够表明意思且没遗漏信息的情况下尽可能简短； - 如果授权知识库中有公式和数字等，不要对它进行四舍五入操作，保持原来的内容； - 如果用户提的问题和上次提的问题没有很强的关联性，不需要考虑之前的问题；
最后将这个节点和
直接回复节点进行连接，回复内容修改为上一节点的输出结果，最终节点连接图如下：这样一个智能助手就配置完成了，可以点击
预览进行测试，输入一个问题后按回车，如果配置正确，整个工作流将逐步进行，效果如下：测试完成没有问题后就可以发布了，
Dify可以支持将应用嵌入到其他HTML页面。
结语
通过三篇内容将最近学的内容梳理了一遍，从基本概念理解，到动手搭建，再到参数调整，最终达到一个基本可用的状态，所有数据都在内网流转；效果没有想像中的那么完美，但是用于知识库是可行的。
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