[Dify][Ollama+DeepSeek]搭建RAG本地知识库

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概述

  1. 什么是RAG

RAG，通常指的是在自然语言处理（NLP）领域中的“Retrieval-Augmented Generation”，即检索增强生成技术。这是一种结合了信息检索（IR）和文本生成能力的混合方法，旨在提高生成模型输出的相关性和准确性。

在传统的纯生成模型中，模型完全依赖于训练数据中学到的知识来进行文本生成，这可能导致生成内容的事实性错误或不准确。而RAG方法通过引入一个检索组件来解决这个问题，该组件能够从一个大规模的数据集中检索出与输入查询相关的文档或段落。然后，这些检索到的信息被用作额外的上下文，供生成组件使用，以产生更加精确和相关的内容。

这种方法特别适用于需要基于最新或特定领域知识的任务，因为它允许模型动态地访问外部信息，而不是仅限于其训练时学到的信息。RAG已经被应用于各种NLP任务中，包括问答、摘要和文本生成等。

  1. 什么是本地知识库

本地知识库通常指的是存储在本地环境（如个人电脑、公司内部服务器等）中的信息集合，这些信息可以被快速访问和检索，以支持特定的应用程序或满足用户的信息需求。与基于云的知识库不同，本地知识库的数据存储和管理是在本地完成的，这为数据提供了更高的隐私性和安全性控制。

本地知识库的内容可以根据其设计目的而有很大差异，可能包括但不限于：

  • 文档和文件：技术手册、操作指南、产品说明书等。
  • 结构化数据：数据库中的表格数据，包含客户信息、产品细节等。
  • 非结构化数据：电子邮件、聊天记录、社交媒体内容等。
  • 多媒体资料：图像、音频、视频等。

它广泛应用于各种场景中，例如企业内部的知识管理系统、客户服务支持系统、智能助手等。通过建立高效的索引和搜索机制，本地知识库能够帮助用户迅速找到所需信息，提高工作效率和决策质量。此外，由于数据保存在本地，因此对于那些对数据隐私和安全有严格要求的组织来说，是一个非常重要的选择。

  1. RAG + 本地知识库

将RAG（检索增强生成）与本地知识库结合，可以创建一个强大的系统，特别适用于需要高度定制化和数据隐私保护的应用场景，如智能客服。这种组合的工作机制大致如下：

  • 信息检索：当用户提出问题或请求时，RAG系统的检索组件会首先在本地知识库中搜索相关的信息或文档。这个本地知识库包含了针对特定领域或组织内部的详细资料、常见问题解答、操作指南等。
  • 内容生成：基于检索到的相关信息，RAG系统的生成组件利用这些上下文来构建准确且相关的回复。由于信息来源于本地知识库，这确保了答案不仅准确而且可能包含了最新的、特定于该组织的知识。
  • 数据安全与隐私：所有敏感数据都保存在本地，不涉及任何外部网络传输，从而提供了更高的安全性保障。这对于处理包含个人识别信息或商业机密的数据尤为重要。
  • 实时响应：通过优化索引和搜索技术，即使是在庞大的本地数据库中也能实现快速查询和响应，保证了对用户请求的即时反馈。
  • 持续更新与学习：本地知识库可以根据新的需求和变化进行定期更新，同时，如果采用适当的机器学习策略，RAG系统还可以从每次交互中学到更多，以进一步提高其性能。

综上所述，RAG加上本地知识库的解决方案为用户提供了一个既能高效地回答复杂问题，又能严格保护数据隐私的强大工具。它非常适合应用于企业内部的知识管理、客户服务支持、技术文档生成等领域，帮助提升工作效率和服务质量。

  1. 什么是Dify

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。

你或许可以把 LangChain 这类的开发库（Library）想象为有着锤子、钉子的工具箱。与之相比，Dify 提供了更接近生产需要的完整方案，Dify 好比是一套脚手架，并且经过了精良的工程设计和软件测试。

重要的是，Dify 是开源的，它由一个专业的全职团队和社区共同打造。你可以基于任何模型自部署类似 Assistants API 和 GPTs 的能力，在灵活和安全的基础上，同时保持对数据的完全控制。

Dify + Ollama + DeepSeek

使用Ollama本地部署DeepSeek:

  1. [Chatbox AI]如何将 Chatbox 连接到远程 Ollama 服务：逐步指南
  2. 使用Ollama本地化部署DeepSeek

在Dify中集成本地DeepSeek大模型：

  1. [Dify]本地私有化部署 DeepSeek + Dify，构建你的专属私人 AI 助手
  2. DeepSeek + Dify ：零成本搭建企业级本地私有化知识库保姆级教程

RAG + 本地知识库

提示词：

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# 角色
你是一位计算机视觉高级工程师，能够根据用户提出的问题，首先从知识库【算法大全】中精准检索相关答案，并以此为基础为用户提供准确、清晰且完整的回答。

## 技能
1. 当用户提出问题后，首先在知识库【算法大全】中进行检索。
2. 严格依据检索到的内容进行回答。
3. 直接回答问题答案，并给出具体解释。

## 限制:
- 所有专业性的回答必须完全基于知识库【算法大全】的内容，不得自行编造。

小结

RAG（检索增强生成）是我目前了解到比较成熟的落地大语言模型（LLM）应用的技术，它通过结合外部知识库来帮助LLM输出更加准确和相关的结果。这种技术特别适用于构建智能客服系统，因为它能够提高回复的相关性和准确性，同时还能根据特定需求定制响应内容。

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