没有提示词 = AI 乱回答有提示词 = AI 按你的要求乖乖回答变量 = 让 AI 能 “读取外部数据” 的通道没有变量 = AI 只能瞎编有变量 = AI 能使用真实业务数据在 Dify 中，知识库（Knowledge Base）是基于RAG（检索增强生成）技术的核心模块，专门用来解决大模型“知识过时、不懂专业内容、容易瞎编（幻觉）”三大痛点。提示词定规矩，变量传数据，知识库给 “真知识”。D

MCP 全称，是由 Anthropic 推出的，核心作用是让 AI 模型 / 应用与外部工具、数据源实现的协作，解决了不同系统间 “沟通规则不统一” 的问题。

好了，去用吧兄弟们，我也第一次使用，有错误欢迎指正哦！！

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上面已经制作完数据集 ，现在开始进行模型训练。数据集制作请参考：PaddleOCR系列——《文本检测、文本识别、表格结构》数据集制作_ppocrlabel-CSDN博客官方文档：文本检测模块 - PaddleOCR 文档文本识别模块 - PaddleOCR 文档https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git再或者GitHub - PaddlePaddle

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上面已经制作完数据集 ，现在开始进行模型训练。数据集制作请参考：PaddleOCR系列——《文本检测、文本识别、表格结构》数据集制作_ppocrlabel-CSDN博客官方文档：文本检测模块 - PaddleOCR 文档文本识别模块 - PaddleOCR 文档https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git再或者GitHub - PaddlePaddle

表格单元格检测模块是表格识别任务的关键组成部分，负责在表格图像中定位和标记每个单元格区域，该模块的性能直接影响到整个表格识别过程的准确性和效率。表格单元格检测模块通常会输出各个单元格区域的边界框（Bounding Boxes），这些边界框将作为输入传递给表格识别相关产线进行后续处理。注意：“单元格检测模型”返回的是表格中每个单元格坐标框（包括合并的），与后面的“表格结构识别模型”息息相关，当然也可