Dify智能体私有知识库智能问答工作流

📚 私有知识库智能问答工作流

该工作流是一个典型且强大的**检索增强生成（RAG）**应用。它的核心功能是，当用户提出问题时，它能首先从一个或多个预先配置好的私有知识库中精确查找相关资料，然后将这些资料作为依据，驱动大语言模型（LLM）生成一个有理有据、忠于原文的回答，从而创建一个可靠的、针对特定领域的专家问答机器人。

用户提问，启动检索

用户通过“开始”节点，用自然语言发起一次提问。这个提问将作为整个工作流的核心输入，用于在知识库中进行定向搜索。

知识库检索与重排

用户的提问会立即被送入“知识检索”节点，该节点执行一个精密的二阶段检索过程：

1. 初步检索（Recall）: 系统首先根据问题的语义，在绑定的私有知识库中快速召回一批（此工作流设置为 4 个）最可能相关的文本片段。
2. 结果重排（Re-rank）: 为了进一步提升信息的相关性，工作流启用了一个专门的“重排模型”。该模型会对初步检索到的文本片段进行二次打分和排序，确保最精准、最匹配用户问题的内容排在最前面。

LLM 结合上下文生成答案

经过重排的、最相关的知识库文本片段，会被动态注入到大语言模型（LLM）的上下文（Context）中。

• 限定回答范围: LLM 接到的指令非常明确：“请根据文本内容{{context}}回答”。这一指令强制模型必须基于提供的知识库内容来组织和生成答案，而不是依赖其自身的通用知识。这极大地减少了AI“胡说八道”（幻觉）的可能性。

输出最终的综合性答案

最后，“直接回复”节点会将 LLM 基于知识库内容精心生成的、具有逻辑和条理的回答，呈现给用户。这个回答既利用了 LLM 的语言能力，又保证了其信息来源的准确性和可追溯性。

主要特点

• 经典的 RAG 架构：完美展示了“检索（Retrieval）”与“生成（Generation）”相结合的核心思想，是构建可靠知识型 AI 应用的黄金标准。
• 答案可靠可追溯：通过强制 LLM 基于检索内容作答，确保了所有回答都有据可查，显著提升了答案的准确性和可信度，有效抑制了模型幻觉。
• 召回质量优化：内置了“重排（Re-rank）”机制，通过二次筛选确保了送给 LLM 的是最高质量的参考资料，这是提升 RAG 系统回答质量的关键技术之一。
• 构建私域专家：无需训练或微调大模型，仅通过上传私有文档到知识库，即可快速构建一个特定领域的专家问-答机器人，例如企业内规章制度问答、产品手册查询等。
• 配置简洁，易于上手：整个工作流逻辑清晰，节点配置直观，开发者可以轻松地更换知识库、调整检索参数以适应不同的业务需求。

重要提示

此工作流的最终效果，强依赖于所关联的知识库的质量。知识库中的文档需要预先上传、清洗并完成索引处理。文档内容的全面性和准确性，直接决定了问答机器人的能力上限。

非常适合企业、团队或个人希望基于自有文档（如产品手册、技术文档、内部规章、知识沉淀等）构建专属 AI 客服、智能助理或知识查询入口的场景。