在这个信息爆炸的时代，知识的洪流如汹涌浪潮般向我们涌来。据统计，互联网上的信息正以每年 50% 的速度增长，面对如此海量且繁杂的信息，就如同在茫茫大海中航行却没有指南针，我们时常陷入信息的迷障，难以迅速找到真正有价值的知识。

构建一个高效、智能的知识库，已然成为我们在知识海洋中精准导航的关键。无论是企业希望提升内部协作效率、快速响应客户需求，还是个人追求更高效的学习和知识管理，一个优质的知识库都能发挥不可或缺的作用。

今天，就给大家分享一种基于向量数据库混合检索 + Dify 构建知识库的全新姿势，带你领略知识库构建的新境界，轻松应对信息过载的挑战，让知识管理变得高效又智能。

• 向量数据库混合检索：检索界的 “超级大脑”
• Dify：知识库构建的 “神奇画笔”
• 实操来了：一步步搭建专属知识库

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向量数据库混合检索：检索界的“超级大脑”

在构建知识库的过程中，检索技术是核心中的核心，它直接决定了我们能否快速、准确地从知识库中获取所需信息。而向量数据库混合检索技术，就像是检索界的 “超级大脑”，融合了向量检索和关键字检索的优势，为我们带来了前所未有的检索体验。

向量检索：语义理解大师

向量检索可谓是一位精通语义理解的大师。它的原理是将文本转化为向量，这些向量能够捕捉文本的语义信息，将高维特征映射到一个低维的连续向量空间中 。举个例子，当我们搜索 “苹果” 相关内容时，如果仅仅是简单的文本匹配，可能就只能找到明确包含 “苹果” 这个词的文档。但向量检索可不一样，它能理解 “苹果” 与 “水果” 之间的语义关联，从而检索出不仅包含 “苹果”，还可能包含 “水果” 相关的文档，大大提升了搜索结果的相关性和全面性。

在实际应用中，向量检索在语义搜索、推荐系统、图像与音频搜索、多模态搜索等场景中都发挥着重要作用。比如在推荐系统中，向量检索可以根据用户的历史行为和兴趣，将其表示为向量，然后通过计算用户与内容的向量相似性，精准地为用户推荐他们可能感兴趣的内容。

关键字检索：精准匹配小能手

关键字检索则是精准匹配的小能手。它的工作方式是基于倒排索引构建索引结构，每个关键词对应一组包含该关键词的文档标识。当用户输入查询时，搜索引擎会将查询解析为布尔表达式，然后通过布尔逻辑匹配文档集合，实现精确的关键词匹配。

假设我们要搜索 “Python3.9” 相关的技术文档，关键字检索就能迅速定位到包含 “Python3.9” 这个确切关键词的文档，不会受到其他语义干扰，对于这种对特定名词、术语的精确查找，关键字检索的效率非常高，在简单文本搜索、数据日志分析、电子商务网站搜索商品等场景中广泛应用。

混合检索：强强联合的王者

向量检索和关键字检索各有千秋，但也都存在一定的局限性。向量检索在处理复杂语义时表现出色，但对于一些特定的精确查询可能不够精准；关键字检索虽然能够实现精确匹配，但在语义理解方面相对薄弱。

混合检索就像是将向量检索和关键字检索这两位高手强强联合，它结合了两者的优势，在不同场景下都能大幅提高搜索结果的相关性。比如在一个综合性的知识库中，当用户输入一个比较模糊的查询时，混合检索可以先利用向量检索从语义层面找到相关的文档集合；当用户输入一个非常明确的关键词，如产品型号、专业术语时，关键字检索就可以快速准确地定位到相关文档。通过这种方式，混合检索能够更好地满足用户多样化的搜索需求，为知识库的高效检索提供了有力保障 。

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Dify：知识库构建的 “神奇画笔”

认识 Dify 这个神奇工具

Dify 是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，犹如一位才华横溢的艺术家，创新性地融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，为开发者提供了强大的工具和便捷的途径，能快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能轻松参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中，释放你的创意和想象力 。

Dify 在构建知识库中的超能力

Dify 之所以能在知识库构建领域大显身手，是因为它内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，宛如拥有了一套神奇的画笔工具，每一种工具都能为知识库的构建增添独特的色彩和魅力。

Dify 支持对数百个模型的调用，涵盖了热门的 GPT、Mistral、Llama 等模型，无论你是追求极致性能的专业人士，还是注重成本效益的创业者，都能在 Dify 的模型库中找到适合自己的模型，为知识库的智能问答提供强大的支持。

其直观的 Prompt 编排界面，让你可以像编写故事一样，轻松定义和优化与模型交互的提示，引导模型生成更符合你需求的回答。比如在构建一个法律知识库时，你可以通过 Prompt 编排，让模型在回答法律问题时，更加准确、专业，并且遵循相关的法律条文和解释。

高质量的 RAG（检索增强生成）引擎是 Dify 的又一强大武器。它能够将用户的问题与知识库中的内容进行智能匹配和检索，为模型提供丰富的上下文信息，从而使模型生成的回答更加准确、全面。当用户询问关于某一特定产品的技术参数时，RAG 引擎可以迅速从知识库中检索到相关的产品文档和技术资料，模型再结合这些信息，给出详细、准确的回答。

Dify 还拥有灵活的 Agent 框架，允许你为模型赋予更多的智能和自主性。通过 Agent 框架，模型可以根据用户的问题，自动调用各种工具和服务，如搜索引擎、数据库查询、文件处理等，进一步增强了知识库的功能和实用性。在处理复杂的业务问题时，Agent 可以调用企业内部的各种数据和系统，为用户提供一站式的解决方案 。

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实操来了：一步步搭建专属知识库

一、创建专属的知识库

在开始搭建基于向量数据库混合检索 + Dify 的知识库之前，我们需要做好充分的准备工作，为后续的搭建过程奠定坚实的基础。我们需要搭建自己的DIf y，目前使用dify的方式有二种：

1、自己安装dify，安装链接可以参考

https://cloud.tencent.com/document/product/1709/118213?fromSource=gwzcw.9661265.9661265.9661265&utm_medium=cpc&utm_id=gwzcw.9661265.9661265.9661265&bd_vid=11584059121320275144

2、使用dify 官方网站的体验环境

https://cloud.dify.ai/signin

二、创建知识库

登陆dify，在 Dify 工作空间上方，选择知识库，并单击创建知识库，如下所示。

在创建知识库的导航页面，上传知识库的数据源文本，单击下一步。

在文本分段与清洗指引页面，设置分段规则，Embedding 模型以及检索方式。

在分段设置区域，选择父子分段，保持默认配置。

索引方式选择高质量方式

检索设置选择混合检索，前面已经介绍了3种检索方式的区别，混合检索，检索的出来的结果最好。

单击保存并处理，在如下图所示页面，知识库默认以导入的数据源文件命名，等待数据源文件嵌入完成，则知识库创建成功。

二、创建聊天助手访问知识库

在Dify工作空间上方，选择工作室，并单击聊天助手，单击创建。如下图所示。

选择创建空白应用。

在创建的工作室中，在知识库区域，单击添加，导入新建的知识库

在提示词中可以自己手动写提示词，写提示词可以参考RTGO结构。

然后在右侧和机器人聊天测试一下结果

可以将相关的内容检索并输出返回。

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L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

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