本地AI知识库问答开源技术实现（三）--配置模型和知识库

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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