分享内容
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RAG 工作原理与技术架构深度剖析
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Dify入门与私有化部署
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Dify 构建知识库
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Dify接入Deepseek R1构建Agent应用
RAG 工作原理与技术架构深度剖析
什么是RAG?
RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成) 是一种将信息检索 与文本生成相结合的技术,通过实时从外部知识库中检索相关文档,增强大语言模型(LLM)的生成准确性和事实性。其核心价值在于解决LLM的三大痛点:
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知识固化:预训练数据无法实时更新
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幻觉问题:生成内容缺乏事实依据
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领域局限:难以直接处理专业领域问题
典型应用场景:
- 智能客服(如阿里小蜜日均处理千万级问答)
- 法律/医疗领域专业问答
- 企业知识库增强(如微软将RAG集成到Copilot)
技术架构图
用户提问 → 向量化 → 检索 → 文档排序 → 上下文构建 → LLM生成 → 输出

Dify入门与私有化部署
官网:https://cloud.dify.ai/apps
Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务(Backend as Service)和 LLMOps 的理念,使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员,也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。
由于 Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈,包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的流程编排,并同时提供了一套易用的界面和 API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间,使其可以专注在创新和业务需求上。

Dify私有化部署
参考文档:https://github.com/langgenius/dify/blob/main/README_CN.md
安装 Dify 之前, 请确保你的机器已满足最低安装要求:
- CPU >= 2 Core CPU >= 2 核
- RAM >= 4 GiB 内存 >= 4 GiB
表格 还在加载中,请等待加载完成后再尝试复制
克隆 Dify 代码仓库
```git clone ``https://github.com/langgenius/dify.git`````克隆 Dify 源代码至本地环境。
快速启动
启动 Dify 服务器的最简单方法是运行我们的 docker-compose.yml
文件。在运行安装命令之前,请确保您的机器上安装了 Docker 和 Docker Compose:
bash
cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -d
运行后,可以在浏览器上访问 http://localhost/install
进入 Dify 控制台并开始初始化安装操作。
Dify 构建知识库
创建知识库
选择知识库选项卡,然后点击创建知识库。

上传文件
创建一个空知识库。
输入知识库名称,然后创建。

配置知识库权限
