Dify - 基于 PDF 的知识库

背景简介

在企业落地 AI 应用的过程中，让大模型"读懂"自己的私有文档是绕不开的一环，而 RAG（检索增强生成）正是解决这一问题的主流方案。本文以 Dify 1.17.1 为例，手把手演示如何基于 PDF 文档搭建一套可用的知识库：从创建知识库、上传文档，到配置分块（Chunk Settings）、索引方式（Index Method）与检索策略（Retrieval Setting），再到将知识库接入 Chatbot 应用并发布验证，完整走通"建库 → 应用 → 验证"三大步骤。无论你是想快速构建企业内部 FAQ 问答，还是为技术文档搭建智能检索助手，本文都能为你提供一条清晰的实践路径。

前置信息

• Dify 1.17.1

详细信息

RAG 与 Dify 的工作原理

第一步： 创建知识库

• 创建路径： Knowledge > Create > Create a ready-to-use knowledge base

• 上传文件，完成后点击 Next 按钮

• 按需配置文档处理参数
  • Chunk Settings: General 适合普通文档，Parent-Child 适合技术类或规则类需要上下文依赖的文档
  • Index Method： 索引方式
  • Retrieval Setting: 检索设置

可点击 Preview Chunk 查看拆分样例

• 点击 Save & Process ，完成文档向量化处理即可。

• 点击 Go to document 即可看到文档处理详

  

第二步： 应用知识库

• 点击 Studio > Create > Create from Blank 进入创建页面

• 按需选择应用类型，例如 Chatbot

• 点击 Create 按钮创建并按需配置应用详情。

• 点击Publish 即可发布应用并在Studio 中显示。

**第三步：**验证知识库的应用

• 点击 WEB APPS 列表中我们创建的应用，并提问即可。

以上便是本文的全部内容，感谢您的阅读，如遇到任何问题，欢迎在评论区留言讨论。