今天用Dify來搭建一個企業級的知識庫
目錄
為避免浪費時間。提供文章導讀，為讀者看清楚今天聊的話題能解決哪些問題。
知識庫
什麼是知識庫？
很多人以為知識庫就是一個放文檔的地方，類似Wiki。其實不只這麼簡單。
知識庫在AI工程化語境下，是一個結構化、可檢索、可推理的數據系統，主要功能：
- 存儲企業內部的文檔、代碼、對話記錄等非結構化數據
- 通過向量化技術將其轉換為機器可理解的形式
- 支持語義檢索、智能問答、內容推薦等能力
換句話説，知識庫是企業的知識“大腦”，而不只是“硬盤”。
思考：如果你的知識庫只能搜索關鍵詞，而無法理解“怎麼優化慢查詢？”這樣的自然語言問題，那它還不算真正的智能知識庫。
為什麼建立本地私有知識庫？
很多團隊一開始會直接用公有云的問答機器人，
但很快會遇到以下問題：
- 數據安全問題：內部技術文檔、客户數據、代碼片段上傳到雲端存在泄露風險
- 無法滿足定製化需求：公有模型無法針對企業內部術語、業務邏輯做深度優化
- 成本不可控 – 按次調用API損耗
- 安全合規要求 – 多數行業要求數據不出內網
尤其是在金融、醫療、政務等領域，私有化部署幾乎是唯一選擇。
知識庫原理
知識庫搭建
環境準備
接下來開始正式進入知識庫搭建教程。
需要先準備環境，企業級一般在Linux上部署。大家網上搜搜具體教程。
本次版本規格清單：
- Windows10 16G
- Dify
- 模型設置：Deepseek
我這裏為了方便測試，直接用Woindws版本開擼了。遇到問題可以評論區給我留言或者私信。
創建知識庫
- 創建知識庫
- 上傳文檔
⽬前Dify ⽀持多種源數據格式，包括： ⻓⽂本內容：TXT、Markdown、DOCX、HTML、JSON、 PDF
結構化數據：CSV、Excel
- 分段與清洗
分段：⼤語⾔模型存在有限的上下⽂窗⼝，通常需要將整段⽂本進⾏分段處理後，將與⽤户問題關聯度最⾼的⼏個段落召回，即分段 top-K 召回模式。此外，在⽤户問題與⽂本分段進⾏語義匹配時，合適的分段⼤⼩將有助於匹配關聯性最⾼的⽂本內容，減少信息噪⾳，分段配置如下所示
清洗：為了保證⽂本召回的效果，通常需要在將數據傳⼊模型之前對其進⾏清理。
例如，如果輸出中存在不需要的字符或者空⾏，可能會影響問題回覆的質量。
為了幫助⽤户解決這個問題，Dify 提供了多種清洗⽅法，可以幫助⽤户在將輸出發送到下游應⽤程序之前對其進⾏清理。
- 索引⽅式
你需要選擇⽂本的索引⽅式來指定數據的匹配⽅式，索引策略往往與檢索⽅式相關，你需要根據場景需求來選擇合適的索引⽅式
- 檢索方式(同上)
看到這部，表明文檔向量化已完成。
接下來，我們要構建新建對話聊天界面。
- 創建對話應用
- 關聯知識庫
-
- 其它設置
- 效果演示：
- 發佈編排流程
- 正式對話
常見問題
1、如何保證數據安全性？
這種方式為本地搭建，不涉及外部數據傳輸
2、請問PDF圖片能解析嗎？
可使用OCR識別方案（針對掃描件）
3、數據可以共享嗎？
一處搭建，隨處使用。適合企業內部使用，提供主機域名幾訪問地址即可
4、文本格式大小有限制嗎？
✅ 完全支持：
- 純文本文件：.txt, .md, .html
- Office文檔：.docx, .pptx（注意：不是.doc/.ppt）
- PDF文件：.pdf
- 電子書：.epub
⚠️ 可能有特殊處理：
- Excel文件：.xlsx（可能只讀取第一個sheet）
- 圖片文件：.png, .jpg（需要OCR解析）
❌ 通常不支持：
- 二進制文件：.exe, .zip（除非解壓後上傳）
- 專業格式：.psd, .cad
內容長度限制 單文本塊長度：受embedding模型最大token數限制（通常512-4096 token）
總索引大小：受向量數據庫內存/磁盤限制
5、chunk大小是否合適？
中文建議300-800字
6、大文件上傳如何處理？
核心原則：不要盲目上傳原始文件，一定要預處理→分塊→質量檢查→上傳。特別對於技術文檔，保持代碼塊、API文檔的結構完整性比單純上傳更重要。
如果你的文檔真的非常大（比如幾百MB的代碼庫），建議先拆分成邏輯單元（按模塊/功能），再分別建立知識庫，這樣檢索效果更好。
7、如何處理幻覺問題？
提高檢索質量：確保檢索到的文檔與問題高度相關。
優化提示詞：明確要求模型基於檢索到的上下文回答，不知道則説不知道。
後處理校驗：人工檢查。
