介绍：降低AI幻觉出现的概率，打造业务领域级的智能问答助手，采用开源平台快速搭建并实现

平台:Dify
版本:1.8.1

Dify1.8.1版本资料已上传至技术群！

如需安装Dify，请参考以下教程
Windows安装Dify教程

步骤一：启动

进入Dify的Docker目录，cmd回车

执行以下命令

docker compose up -d

验证

Dify1.8.1版本所包含镜像

浏览器访问

Chrome浏览器
http://服务ip:80

步骤二：创建知识库

点击知识库并创建

支持拖拽或打开文件管理器的形式上传文件

如需要更改上传文件大小限制，请参考以下博客
Dify解除上传文件大小15MB限制

点击"预览块"可查看文件内容，以及分块字符数

选择新安装的向量模型"embeddinggemma:latest",选择混合检索模式

Q1:为啥不选择向量检索或全文检索？

A1:因为混合检索包含向量、关键字检索两种方式，效果会更好些，其中还有排序模型用来精排"定顺序"！

由于文档被分块存储，rag检索时通过参数Top K用来控制返回的分块数，一般包含docId、splitContent等字段，Score是通过Document中会有一个打分，对每一个分块根据用户输入来打分，提高精准度

阅读过我写的Spring AI实现知识库搭建的文章，应该知道Spring AI源码中的Document字段score对应的就是混合检索中的"Score 阈值"，其实底层都是一样的！

点击保存并处理，耐心等待文档向量化完成即可

其中绿色图标代表解析成功，红色代表失败，一般是文件太大或者向量模型未在系统设置中配置！

步骤三：召回测试

召回测试用来测试知识库的精准度，可根据需求进行调整；看过我用Langchain4j实现知识库搭建的文章，其中就包含“命中测试”的接口开发

这里的命中测试与召回测试作用相同

输入用户问题，点击测试即可看到效果，经过验证，回答内容与源文档一致

回复效果

步骤四：聊天助手搭建

点击新建应用，选择聊天助手

填写名称、描述等信息，点击创建即可

添加知识库，选择对应的材料，可配置大模型、更改参数、设置提示词

推荐阿里云百炼平台，可以切换模型

经过验证，与源文档内容一致，可调整模型参数来控制生成文本的多样性

回答完成后，会显示附件内容以及消耗Token等信息

步骤五：发布

经过提示词不断的优化，文档的添加，效果达标后，可以发布，并通过API接口的形式调用服务，实现前端页面自定义、需求自定义！

点击访问API，可查看接口文档、创建秘钥等

步骤六：开发

可以使用postman、Apifox工具调用接口是否能返回数据，通过后再开发相应接口，实现页面自定义效果

此步骤已省略，可参考以下博客
Java对接Dify的聊天助手API

至此，Dify搭建智能问答助手Demo版结束啦，资料已上传至技术群！

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