dify构建rag
时间: 2025-06-05 09:26:30 浏览: 11
### 使用 Dify 构建 RAG 模型
#### 配置环境
在构建 RAG 模型之前,需确保已正确安装并配置好 Dify 平台及相关依赖项。如果尚未完成这些操作,请按照之前的文档说明执行 Docker 命令来启动服务 `docker-compose up -d`[^1]。
#### 数据准备与清洗
为了提高检索效果,在导入数据前应对原始资料进行必要的预处理工作,比如去除噪声、统一格式以及分词等步骤[^2]。这一步骤对于后续索引建立至关重要,直接影响到最终查询的质量。
#### 创建知识库
登录至 Dify 后端管理界面后,可以新建一个专门用于存储结构化信息的知识库实例。此过程涉及指定所使用的向量数据库类型及其参数设置等内容[^3]。
#### 整合 DeepSeek 模型
选择合适的语言模型是实现高效自然语言理解能力的关键因素之一。在这里推荐采用支持中文的 DeepSeek 系列版本作为默认选项,并将其集成进整个框架之中以便于后期微调使用。
#### 编写 Prompt 工程逻辑
针对特定应用场景定制专属提示语句有助于引导 AI 更加精准地回应用户提问。可以通过调整模板变量位置或者增加上下文关联等方式进一步优化交互体验。
以下是简单的 Python 脚本示例展示如何利用 LangChain 库加载外部文件夹内的文本资源:
```python
from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores.faiss import FAISS
# 加载本地目录中的所有TXT文件
loader = DirectoryLoader('./data', glob="**/*.txt", loader_kwargs={'encoding': 'utf8'})
documents = loader.load()
# 将长篇幅分成较短的小段落
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
# 初始化嵌入函数对象
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name='deepset/sentence_bert')
# 利用上述方法创建FAISS索引并向量化后的句子列表存档
db = FAISS.from_texts([t.page_content for t in texts], embeddings)
db.save_local('faiss_index')
```
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