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Dify构建知识库的具体步骤

回答

使用 Dify 构建知识库的具体步骤如下:

  1. 准备数据:
  • 收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式。
  • 对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。
  1. 创建数据集:
  • 在 Dify 中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集。
  • 为数据集编写良好的描述,描述清楚数据集包含的内容和特点。
  1. 配置索引方式:
  • Dify 提供了三种索引方式供选择:高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。
  • 根据实际需求选择合适的索引方式,如需要更高准确度可选高质量模式。
  1. 集成至应用:
  • 将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用。
  • 在应用设置中,可以配置数据集的使用方式,如是否允许跨数据集搜索等。
  1. 持续优化:
  • 收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。
  • 定期更新知识库,增加新的内容以保持知识库的时效性。

总的来说,Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具,使得构建和维护知识库变得相对简单。关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置,以及将知识库集成到应用中并持续优化。

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参考资料

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dify教程
以下是关于 Dify 的相关教程: 接入企业微信: 创建聊天助手应用:在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目:下载并安装依赖。 填写配置文件:在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信:快速启动测试,扫码登录,进行对话测试,可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信:创建知识库,导入知识库文件,创建工作流编排聊天助手应用,设置知识检索节点和 LLM 节点,发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信:创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 部署自己的 Dify 网站: Dify 有两种使用方式:云服务版本,直接在官网 dify.ai 上注册账号使用;部署社区版,开源,可商用,但不能作为多租户服务使用,对个人使用完全无限制。 部署前提条件:2 核 4G 云服务器一台 = 159 元。
2024-11-22
咱们有dify的好的实践教程或示例吗
以下是关于 Dify 的一些实践教程和相关信息: 接入企业微信: 创建聊天助手应用:在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目:下载并安装依赖。 填写配置文件:在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信:快速启动测试,扫码登录,进行对话测试,可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信:创建知识库,导入知识库文件,创建工作流编排聊天助手应用,设置知识检索节点和 LLM 节点,发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信:创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 构建知识库的具体步骤: 准备数据:收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式。对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 创建数据集:在 Dify 中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集。为数据集编写良好的描述,描述清楚数据集包含的内容和特点。 配置索引方式:Dify 提供了三种索引方式供选择:高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。根据实际需求选择合适的索引方式,如需要更高准确度可选高质量模式。 集成至应用:将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中,可以配置数据集的使用方式,如是否允许跨数据集搜索等。 持续优化:收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。定期更新知识库,增加新的内容以保持知识库的时效性。 Dify 介绍:Dify 是一个开源的大模型应用开发平台,它通过结合后端即服务和 LLMOps 的理念,为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。该平台具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,提供了一个功能丰富的提示词 IDE,以及一个全面的 RAG Pipeline,用于文档处理和检索。此外,Dify 还允许用户定义 Agent 智能体,并通过 LLMOps 功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。Dify 提供云服务和本地部署选项,满足不同用户的需求,并且通过其开源特性,确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify 的设计理念注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实,无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 以增强现有应用的能力,还是技术爱好者探索 LLM 的潜力,Dify 都提供了相应的支持和工具。Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般地,如果是个人研究,推荐单独使用 Dify,如果是企业级落地项目推荐使用多种框架结合,效果更好。
2024-11-22
dify是啥
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台。它融合了后端即服务和 LLMOps 的理念,为用户提供直观界面,能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 该平台具有以下特点和优势: 1. 强大的工作流构建工具。 2. 支持广泛的模型集成。 3. 提供功能丰富的提示词 IDE。 4. 具备全面的 RAG Pipeline,用于文档处理和检索。 5. 允许用户定义 Agent 智能体。 6. 通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序性能。 Dify 提供云服务和本地部署选项,满足不同用户需求。其开源特性确保对数据的完全控制和快速产品迭代。设计理念注重简单性、克制和快速迭代,能帮助用户将 AI 应用创意快速转化为现实。对于个人研究,推荐单独使用;对于企业级落地项目,推荐多种框架结合,效果更佳。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans
2024-11-15
还有没有类似语聚ai,扣子,Dify.A,腾讯元器、客悦等智能体创建平台
以下是为您介绍的一些类似语聚 AI、扣子、Dify.AI、腾讯元器、客悦等的智能体创建平台: 智能体是随着 ChatGPT 与 AI 概念爆火而出现的新名词,简单理解就是 AI 机器人小助手,类似移动互联网中的 APP 应用。目前有很多公司关注智能体在 AI 应用层的产品机会,比如在 C 端有社交方向的应用,用户注册后先捏一个自己的智能体,然后让其与他人的智能体聊天,两个智能体聊到一起后再真人介入;在 B 端,有帮助商家搭建智能体的机会。 国内有不少智能体开发平台,如字节的扣子,2 月 1 日字节正式推出其国内版,主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。此外,还有 Dify.AI 等平台。像阿里的魔搭社区也属于此类平台。 扣子(Coze)是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,完成后还可发布到各种社交平台和通讯软件上供用户交互聊天。创建智能体通常包括起名称、写介绍、使用 AI 创建头像等简单步骤。
2024-11-08
还有没有类似扣子、Dify.A类似的智能体创建平台?
以下为您介绍一些类似扣子、Dify.AI 的智能体创建平台: 腾讯元器:是一个智能体开发平台。 kimi:在智能体领域有所涉及。 需要注意的是,目前提示词攻击在业内是一个公开的秘密,国内外各大著名的 AI 厂商几乎无一幸免,其系统提示存在泄露的风险。
2024-11-08
dify使用教程
Dify 的使用教程如下: 使用方式: 云服务版本:直接在官网 dify.ai 上注册账号使用。 部署社区版:开源,可商用,但不能作为多租户服务使用,对个人使用无限制。 部署前提条件:2 核 4G 云服务器一台(约 159 元),腾讯云提供一键部署。 构建知识库的具体步骤: 准备数据:收集文本数据,包括文档、表格等格式,进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 创建数据集:在 Dify 中创建新数据集,上传准备好的数据,并编写良好描述。 配置索引方式:提供三种索引方式(高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式),根据需求选择。 集成至应用:将数据集集成到对话型应用中,在应用设置中配置数据集使用方式。 持续优化:收集用户反馈,优化和迭代知识库内容及索引方式,定期更新增加新内容。 特点: 开源的大模型应用开发平台,结合后端即服务和 LLMOps 理念。 提供直观界面快速构建和部署生产级别生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具,支持广泛模型集成,有功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline,可定义 Agent 智能体,通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用性能。 提供云服务和本地部署选项,满足不同用户需求,开源特性确保对数据完全控制和快速产品迭代。 设计理念注重简单性、克制和快速迭代,为个人研究、创业团队、企业等提供支持和工具。 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说,个人研究推荐单独使用 Dify,企业级落地项目推荐多种框架结合。
2024-11-07
知识库软件有什么推荐的吗
以下是为您推荐的一些知识库软件: 稿定 AI:国内设计工具稿定推出的 AI 创意工具合集,包括设计宣传图、绘图、素材、商品图、文案、AI 圈等功能,能切中国内内容营销的痛点,体验良好。 OpenCat:由开发,推出了付费订阅计划,每月 18 元可无限使用 GPT3.5 及一些软件的高级功能,如 iCloud 同步、AI 键盘等。 Tana:非常强大的知识管理软件,推出了 AI 相关功能,不仅能扩写文本,还能与您的所有数据交互并访问网上信息。 Read Speak:由开发的利用 ChatGPT 联系口语的 APP,支持与虚拟角色对话边学边练,具有实时发音评价、实时语法纠错等功能。 STUDIO AI:AI 驱动的无代码网页构建工具,能学习用户反馈并将设计转化为实际网站,内含 WebDesignAI,具有自动补全样式和内容的功能,支持语音控制编辑器完成日常设计任务。 Clarity:AI 驱动的分层阅读工具,提供分层的深度阅读功能,用户可从摘要开始掌握复杂主题,通过点击相应内容了解更多细节。 如果您想搭建个人知识库,还可以参考文章,忽略本地部署大模型环节,直接看其中推荐的软件。但使用时可能需要对接一些额外的 API,建议先了解 RAG 的原理再使用。
2024-11-22
有什么知识库的应用推荐?
以下是为您推荐的知识库应用: 大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库。其中提到大模型存在不准确和数据限制的问题,知识库可解决这些问题,典型应用如客服系统,公司可将用户问题及答案记录在文档中以知识库形式投喂给大模型,使大模型更准确回复用户。 01通往 AGI 之路知识库使用指南。涵盖智能纪要、总结等内容,包括关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍、AIPO 线下活动及 AI 相关探讨、way to AGI 社区活动与知识库介绍、AI 相关名词解释、知识库的信息来源、社区共创项目、学习路径、经典必读文章、初学者入门推荐、历史脉络类资料等。 张梦飞:【知识库】FastGPT + OneAPI + COW 带有知识库的机器人完整教程。包括创建知识库应用的步骤,如地址输入、模型选择、创建和上传文件等,以及安装并接入 cow 的操作流程。
2024-11-22
本群怎么实现的调用知识库
要实现本群对知识库的调用,可以通过以下两种方式: 1. 在 Bot 内使用知识库: 登录。 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 在 Bots 页面,选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 在 Bot 编排页面的知识库区域,单击加号图标,添加指定的知识库。 (可选)添加知识库后,可以在自动调用下拉界面内,调整知识库的配置项。配置项说明如下: 最大召回数量:Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时,返回的数据片段数量,数值越大返回的内容越多。 最小匹配度:Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时,会将达到匹配度要求的数据片段进行召回。如果数据片段未达到最小匹配度,则不会被召回。 调用方式:知识库的调用方式。自动调用:每轮对话将自动从所有关联的知识库中匹配数据并召回;按需调用:您需要在人设与回复逻辑中提示 Bot 调用 RecallKnowledge 方法,以约束 Bot 在指定时机从知识库内匹配数据。 (可选)在预览与调试区域调试 Bot 能力时,扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 2. 在工作流内使用 Knowledge 节点: 登录。 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 在页面顶部进入工作流页面,并打开指定的工作流。 在左侧基础节点列表内,选择添加 Knowledge 节点。
2024-11-21
AI知识库有什么
AI 知识库主要包括以下内容: 通往 AGI 之路:这是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。在这里,用户既是知识的消费者,也是知识的创作者。它不仅是一个知识库,还是连接学习者、实践者和创新者的社区,让大家在这里碰撞思想,相互鼓舞,一同成长。 特点: 由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设。 大家贡献并整合各种 AI 资源,使大家可以轻松学习各种 AI 知识,应用各类 AI 工具和实战案例等。 提供一系列开箱即用的工具,如文生图、文生视频、文生语音等详尽的教程。 追踪 AI 领域最新的进展,时刻更新,让用户每次访问都能有新的收获。 链接: https://waytoagi.com/ 即刻体验:https://waytoagi.com/ 此外,还有关于 Coze 的知识库相关内容,如大圣撰写的文章,帮助非编程人士理解 AI 时代的知识库,包括其概念、实现原理、能力边界,以及在通往 AGI 之路大群中通过对话获取知识库中资料的原理,还有如何更好地使用 Coze 等 AI Agent 平台中的知识库组件来打造更加强大的智能体。
2024-11-21
如何将知识库里的文件进行分类清晰数据,使其变得更加智能化
以下是关于如何将知识库里的文件进行分类清晰数据,使其变得更加智能化的方法: 1. 在线知识库 点击创建知识库,创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。 飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可点击编辑修改和删除。 点击添加 Bot,并在调试区测试效果。 2. 本地文档 注意拆分内容,提高训练数据准确度,将海报的内容训练到知识库里面。 对于画小二这个课程,80 节课程分为 11 个章节,不能一股脑全部放进去训练。 首先将 11 章的大的章节名称内容放进来,章节内详细内容依次按固定方式进行人工标注和处理。 然后选择创建知识库自定义清洗数据。 3. 发布应用 点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到。 4. 飞书知识库 在飞书里面选择对应的文件夹,一次最多智能选择 20 个文件(若文件大于 20 个可多建几个知识库)。 可以选择自动进行数据清洗,数据清洗是把数据进行类结构化整理,内容中的图片资料也会保留。 测试对话,基本反馈正常,目前 coze 存在不稳定版本,需要不断调试完善。 5. Excel 知识库 可以增加其他形式的知识库。 上传表格的知识库不要过于复杂,不要有合并表格情况,同时系统不认不同的 Sheet。 数据处理完成会显示 100%进度,加工出来的数据,点击添加 Bot,就增加到知识库中,然后测试发布和返回。 6. 网页知识库 有自动采集和手动采集两种方式,手动采集需要安装插件,操作稍微有点小复杂。 选择批量添加,写入画小二官网的地址,可根据需求添加自己的网站。 将网站所有的页面都扫描出来,点击确认,将全站数据解析并保存到知识库里面,按照默认自动清洗数据。 7. 创建知识库并上传文本内容 本地文档:在文本格式页签下,选择本地文档,然后单击下一步。将要上传的文档拖拽到上传区,或单击上传区域选择要上传的文档。目前支持上传.txt、.pdf、.docx 格式的文件内容,每个文件不得大于 20M,一次最多可上传 10 个文件。当上传完成后单击下一步。选择内容分段方式,包括自动分段与清洗(系统会对上传的文件数据进行自动分段,并会按照系统默认的预处理规则处理数据)和自定义(手动设置分段规则和预处理规则,包括分段标识符、分段最大长度、文本预处理规则,如替换掉连续的空格、换行符和制表符,删除所有 URL 和电子邮箱地址)。单击下一步完成内容上传和分片。
2024-11-21
如何做好中国市场的知识库可以让ai学习并给出详细的三年计划
很抱歉,目前知识库中没有关于如何做好中国市场的知识库让 AI 学习并给出详细三年计划的相关内容。但一般来说,要做好这个计划,您可以从以下几个方面考虑: 1. 市场调研:深入了解中国市场的特点、需求、竞争态势等,为 AI 提供丰富准确的数据。 2. 数据整理:将收集到的市场信息进行分类、清洗和标注,以便 AI 能够有效学习。 3. 设定目标:明确三年中在市场份额、客户满意度、品牌知名度等方面的具体目标。 4. 阶段规划:第一年着重基础建设,如数据积累和模型训练;第二年优化模型,拓展应用场景;第三年实现规模化应用和持续优化。 5. 技术支持:确保有足够的技术团队来维护和更新 AI 系统。 6. 反馈机制:建立有效的反馈渠道,根据市场变化和用户反馈及时调整 AI 的学习方向。 以上只是一个初步的框架,您还需要根据具体的行业和市场情况进行进一步的细化和完善。
2024-11-20
有没有关于工作任务分解为具体步骤的提示词
以下是关于将工作任务分解为具体步骤的提示词相关内容: 提示词工程的任务可分解为两个步骤,如 Pryzant 等人(2023)所做:第一步,模型预期检查当前提示词和一批样本;第二步,模型预期编写一个改进的提示词。 对于复杂任务,可将其分解成更小的步骤,并在提示词中明确每个步骤的具体操作,引导模型逐步完成任务。例如,使用以下逐步说明:步骤 1 用户将提供用三重引号引用的文本。用一个句子总结这段文本,并以“摘要:”作为前缀。步骤 2 将步骤 1 的摘要翻译成西班牙语,前缀为“翻译:”。 如果将任务分解,Claude 在执行任务时犯错或遗漏关键步骤的可能性会降低。 为了鼓励模型仔细检查批次中的每个示例,并反思当前提示词的局限性,可指导提案模型回答一系列问题,如输出是否正确、提示词是否正确描述了任务、是否有必要编辑提示词等。 实际操作中,提示词插入整个输入序列的位置是灵活的,可能位于输入文本之前用于描述任务,也可能出现在输入文本之后以激发推理能力。在元提示词中应明确提示词和输入之间的相互作用。
2024-10-21
如何利用飞书构建RAG系统
以下是关于如何利用飞书构建 RAG 系统的相关内容: RAG 的常见误区: 随意输入任何文档就能得到准确回答:这是常见误区,RAG 流程包含离线环节(文档解析、切割及向量化写入向量数据库)和在线检索环节(用户问题理解、初步检索、重排序及大模型生成),任何环节都会影响最终质量,有效实现 RAG 系统需要考虑多个复杂因素,如文档预处理、高效索引、相关性排序等,需要专业知识和持续优化。 RAG 完全消除了 AI 的幻觉:虽然 RAG 可以显著减少幻觉,但并不能完全消除,只要有大模型参与,就有可能产生幻觉。 RAG 不消耗大模型的 Token 了:从大模型生成结果环节可以看出,最终还是将知识库中检索的结果给到 LLM,然后由 LLM 进行重新整理输出,所以 RAG 仍然消耗大模型的 Token。 本地部署资讯问答机器人:Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG: 加载所需的库和模块,如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源,ollama 用于在 python 程序中跑大模型,使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型。 从订阅源获取内容,通过函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容,将长文本拆分成较小的块,并附带相关元数据,最终合并成列表返回。 为文档内容生成向量,使用文本向量模型 bgem3,从 hf 下载好模型后,通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 RAG 性能提升策略和评估方法(产品视角): 前言:RAG 是检索增强生成的缩写,是结合检索模型和生成模型的技术,核心目的是把知识告诉给 AI 大模型,让其“懂”我们,核心流程是根据用户提问从私有知识中检索相关内容,与用户提问一起放入 prompt 中提交给大模型,常见应用场景如知识问答系统。
2024-11-20
数据中心运维服务的智能体构建
以下是关于数据中心运维服务智能体构建的相关内容: 一泽 Eze:Coze+飞书多维表格,打造专属 AI 智能体,享受 10 倍知识管理效率 逐步搭建 AI 智能体: 1. 创建 Bot。 2. 填写 Bot 介绍。 3. 切换模型为“通义千问”(测试下来,通义对提示词理解、执行效果最好)。 4. 把配置好的工作流(如整理入库、选择内容)添加到 Bot 中。 5. 新增变量{{app_token}}。 6. 添加外层 bot 提示词(可按需求和实际效果优化调整)。完成上述步骤后,能在「预览与调试」窗口与 AI 稍后读智能体对话并使用全部功能。 智能体在品牌卖点提炼中的应用 搭建一个智能体帮助提炼卖点: 1. 确定智能体的结构:按照市场营销的逻辑组织智能体的结构。 2. 搭建完整智能体: 以品牌卖点提炼六步法为核心的流程,包括探索、排列、抽取、收敛、确认、应用流程。 加入其他分析助手,如品牌卖点定义与分类助手、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等。 还包括一些在后续品牌卖点应用过程中有效的分析工具,如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等。
2024-11-19
AI村民构建的AI小镇资料
以下是关于 AI 小镇“离谱村”的相关资料: 离谱村之歌: 村民阿飞创作的村歌,歌词中描绘了离谱村村民不种田,只搞 AI 的狂欢。代码是他们的麦田,数据是他们的酒,机器学习、深度神经等技术他们玩得转,算法优化、模型训练如同游戏般简单。从早到晚只有键盘的敲击声,AI 的梦想正在成形。村里有智能机器人、自动车等未来元素,村民用 AI 种菜、放牛,智能管家解决烦恼。离谱村的夜因 AI 灯光而明亮,这里的故事将传遍每个角落,其 AI 成果让世界震撼。 离谱村的共创故事: 离谱村是由 WaytoAGI 孵化的 900 人共创项目,目前是用飞书做整体协同。一部完全由 AI 制作完成的短片《离谱村的故事》获得了 MIT 电影黑客松的 Best Video 第一名。其中的配音是用 Audiobox 捏出来的,为保证离谱熊声线的一致性,还用了 GPTsovits 对其声音做了专属训练。有专门的离谱村百科和村民目录用于素材管理,接下来会引入离谱家人的共创内容。 离谱村介绍: WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库,涵盖 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块,包含赛事和活动促进大家动手实践,有 1000 万的访问量。离谱村是 WaytoAGI 孵化的千人共创项目,参与者不分年龄层,通过 AI 工具创作出各种作品。离谱村是一个没有被定义的地方,每个人心中都有自己想象中的样子,它不仅是物理空间,更是灵魂的避风港,激励着人们发挥想象力创造独特生活方式。
2024-11-13
如何构建自己的AI助理?
构建自己的 AI 助理可以参考以下步骤: 1. 确定功能范围: 支持用户发送“关键字”,自助获取您分享的“AI 相关资料链接”。 能够回答 AI 相关知识,优先以“您的知识库”中的内容进行回答,若知识库信息不足则调用 AI 大模型回复,并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息,请链接作者:jinxia1859”。 能发布在您的微信公众号上,作为“微信客服助手”。 2. 准备相关内容: 根据 AI 助理的目的和核心能力,编写 prompt 提示词。 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系,可用 word、txt、excel 等格式。 创建自己的【知识库】,用于回答 AI 相关知识。 创建【工作流】,控制 AI 按照要求处理信息。 准备好自己的微信公众号,以便发布机器人。 3. 设计详细步骤: 先展示 AI 助理的【最终效果】界面。 构建 AI Agent 还可以类比为培养一位职场新人,包括规划阶段明确目标,将具体任务拆解为可管理的子任务并设计执行方法;实施阶段搭建工作流程,为子任务设置操作指南并验证输出质量;优化阶段通过反复测试和调整,优化性能,直到稳定输出高质量结果。您可以设定一个任务目标,动手构建专属的 AI 助理。
2024-11-08
我拥有很多的行业资料,我想构建一个自己的知识库,然后通过向AI助手提问,帮我快速找到资料和解决方案,这个知识库应该怎么建立?按什么格式?
以下是建立自己的知识库的步骤和相关格式: 1. 选择工具:以 Coze 为例,来到个人空间,找到知识库导航栏,点击创建知识库。 需注意知识库是共享资源,多个 Bot 可以引用同一个知识库。 2. 选择格式并填写信息: 目前(2024.06.08)Coze 支持三种格式,分别是文档、表格(CSV、Excel 等)、图片(上传图片并填写图片文字说明)。 格式并非关键,重要的是理解影响 RAG 输出质量的因素。 例如可以选择本地文档(问答对可选择表格)。 参考。 选择自定义的文档切割,数据处理完成后,一个问答对会被切割成一个文档片。 3. 使用知识库:关于使用知识库,可以查看教程。
2024-11-06
如何构建有效的知识库
构建有效的知识库可以参考以下方法: 使用 Dify 构建知识库: 1. 准备数据: 收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式。 对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 2. 创建数据集: 在 Dify 中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集。 为数据集编写良好的描述,描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式: Dify 提供了三种索引方式供选择:高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 根据实际需求选择合适的索引方式,如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用: 将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用。 在应用设置中,可以配置数据集的使用方式,如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化: 收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。 定期更新知识库,增加新的内容以保持知识库的时效性。 总的来说,Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具,使得构建和维护知识库变得相对简单。关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置,以及将知识库集成到应用中并持续优化。 知识图谱: 知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络,可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。于 2012 年 5 月 17 日被 Google 正式提出,其初衷是为了提高搜索引擎的能力,增强用户的搜索质量以及搜索体验。知识图谱可以将 Web 从网页链接转向概念链接,支持用户按照主题来检索,实现语义检索。 其关键技术包括: 1. 知识抽取: 实体抽取:命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取:从数据源中提取实体之间的关联关系,形成网状的知识结构。 属性抽取:从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示: 属性图 三元组 3. 知识融合: 实体对齐:消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题。 知识加工:对知识统一管理,形成大规模的知识体系。 本体构建:以形式化方式明确定义概念之间的联系。 质量评估:计算知识的置信度,提高知识的质量。 知识更新:不断迭代更新,扩展现有知识,增加新的知识。 4. 知识推理:在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库: 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控,我们需要一个额外的软件:AnythingLLM。这个软件包含了所有 Open WebUI 的能力,并且额外支持了以下能力:选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 安装地址:https://useanything.com/download 当我们安装完成之后,会进入到其配置页面,这里面主要分为三步: 1. 第一步:选择大模型。 2. 第二步:选择文本嵌入模型。 3. 第三步:选择向量数据库。 构建本地知识库: AnythingLLM 中有一个 Workspace 的概念,我们可以创建自己独有的 Workspace 跟其他的项目数据进行隔离。 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式。AnythingLLM 提供了两种对话模式: Chat 模式:大模型会根据自己的训练数据和我们上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式:大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 4. 测试对话。当上述配置完成之后,我们就可以跟大模型进行对话了。
2024-11-04