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上次了分享通过工作流的方式零代码拖拽一个Agent智能体。
这篇文章带大家一步步实践一下，Agent平台是 dify，开源，免费，一行命令即可安装。
这次的Agent案例是大家比较关心的本地资料问答助手，就是大模型+本地知识库。
这种模式应用特别广，小到帮你阅读论文、资料、代码，大到企业智能客服，取代传统搜索引擎
首先，需要
创建本
地知识库
上传本地资料点击，下一步。
这一步其实是实现了一个简易版的搜索引擎，大家不需要太关心内部原理，按照默认设置就可以。简单解释下涉及的知识点
分段设置：将一篇文档切分成多个
文本块
索引方式：是将切分后的
文本块
编码，因为搜索引擎需要。「高质量」的模式可以使用openai的模型，付费但质量好。「经济」模式是使用本地模型编码，免费但效果差
检索设置：按照什么规则实现搜索引擎，选择混合检索就可以
设置好了之后，等待平台处理完成即可。
一个本地知识库支持添加多个文档。
有了知识库，我们就可以创建一个Agent了，在工作流中添加「知识检索」节点。
这里我们配置的知识库就是刚刚创建的。
「开始」节点会接受我们输入的问题，「知识检索」 节点会从本地知识库中检索出与问题相关的 文本块 。
由于 文本块 中肯定会包含一些与问题无关的内容，所以没办法直接返回。所以，我们需要将原问题和这些知识片段送入大模型，让大模型总结、提炼，返回精准的答案。
这样，一个本地知识问答助手就搭建完成。
当然，这知识最小的原型，按照相同的思路，我们可以构建出非常复杂且强大的Agent，后面文章会给大家分享。
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