在高速运转的现代企业中，内部知识——沉淀于各类文档、系统和员工经验中的规章制度、产品细节、项目历程、最佳实践——无疑是驱动创新、提升效率的核心引擎。引入像 Dify 这样的 LLM 应用开发平台构建智能问答助手，为激活企业知识资产提供了强大的武器。

在高速运转的现代企业中，内部知识——沉淀于各类文档、系统和员工经验中的规章制度、产品细节、项目历程、最佳实践——无疑是驱动创新、提升效率的核心引擎。引入像 Dify 这样的 LLM 应用开发平台构建智能问答助手，为激活企业知识资产提供了强大的武器。

为了克服这些挑战，我们可以设计一个能够智能协同内部知识库与外部互联网搜索，并最终由大型语言模型（LLM）进行深度整合与精准回答的高级工作流。

通过使用http节点接入外部搜索插件，并发布为工具，实现在agent节点或者工作流中随时调用。h，打开dify，创建工作流。j，配置好上述内容后，点击 运行此步骤 进行测试。http插件返回400，一般是构造请求参数错误导致，请仔细检查参数是否有误。g，等待审核，审核通过后，点击更多，点击调用API。f，发布并添加到智能体，完善内容后，发布智能体。a，登录腾讯元器-创建智能体，选择工作流创建。b，

通过这个实验，我们不仅构建了一个非常实用的AI助手，更重要的是，我们完整地经历了一次从需求分析、架构设计、技术攻坚到最终实现的AI应用工程落地过程。这比单纯调用一个API要酷得多！当然，从这个Demo到真正成熟的生产级应用还有很长的路要走，但这无疑是一个完美的起点。我是阿亚，我们下次再聊！觉得这篇文章对你有帮助吗？请帮忙点个「赞」或「在看」，让需要的人也能看到！下一个你想看我研究什么主题？欢迎在「

通过这个实验，我们不仅构建了一个非常实用的AI助手，更重要的是，我们完整地经历了一次从需求分析、架构设计、技术攻坚到最终实现的AI应用工程落地过程。这比单纯调用一个API要酷得多！当然，从这个Demo到真正成熟的生产级应用还有很长的路要走，但这无疑是一个完美的起点。我是阿亚，我们下次再聊！觉得这篇文章对你有帮助吗？请帮忙点个「赞」或「在看」，让需要的人也能看到！下一个你想看我研究什么主题？欢迎在「

《根治RAG应用"胡说八道"的21个关键检查点》摘要：本文分享了Dify实验室在构建知识库问答系统时对抗AI"幻觉"问题的实战经验。作者通过"开卷考试"的比喻，指出检索质量决定生成上限的核心观点，并提供了覆盖知识库构建、检索策略、生成优化的21项详细自查清单。重点包括：文档预处理技巧、语义切片策略、混合搜索方法、提示词工程要点等，同时推荐

《根治RAG应用"胡说八道"的21个关键检查点》摘要：本文分享了Dify实验室在构建知识库问答系统时对抗AI"幻觉"问题的实战经验。作者通过"开卷考试"的比喻，指出检索质量决定生成上限的核心观点，并提供了覆盖知识库构建、检索策略、生成优化的21项详细自查清单。重点包括：文档预处理技巧、语义切片策略、混合搜索方法、提示词工程要点等，同时推荐

摘要：本文介绍了如何从0到1构建一个能理解自然语言的AI搜索系统。作者通过踩坑发现单纯依赖大语言模型(LLM)存在响应慢、结果不准确等问题，转而设计出"多路召回+重排序"的架构方案：让LLM担任"项目经理"拆解用户需求，三个专家模块（向量检索、文本检索、属性过滤）并行处理，最后由LLM进行智能排序。文章详细演示了使用Dify平台搭建该工作流的步骤，并探讨了生

【摘要】Dify实验室教你5步打造AI报告助手：1.需求拆解（明确指令）；2.技术选型（选择Dify平台+大模型+网页搜索工具）；3.工作流编排（设计自动化流程）；4.提示词工程（角色扮演+任务拆解）；5.测试迭代（持续优化）。通过搭建这个"数字化员工"，可将耗时数日的报告生成工作自动化，实现人机协同的高效创作。该方案基于Dify平台的模块化功能，让AI产品经理能快速验证原型。