講AI，靠得住， 藍色字型 求關註
上次了分享透過工作流的方式零程式碼拖拽一個Agent智慧體。
這篇文章帶大家一步步實踐一下，Agent平台是 dify，開源，免費，一行命令即可安裝。
這次的Agent案例是大家比較關心的本地資料問答助手，就是大模型+本地知識庫。
這種模式套用特別廣，小到幫你閱讀論文、資料、程式碼，大到企業智慧客服，取代傳統搜尋引擎
首先，需要
建立本
地知識庫
上傳本地資料點選，下一步。
這一步其實是實作了一個簡易版的搜尋引擎，大家不需要太關心內部原理，按照預設設定就可以。簡單解釋下涉及的知識點
分段設定：將一篇文件切分成多個
文本塊
索引方式：是將切分後的
文本塊
編碼，因為搜尋引擎需要。「高品質」的模式可以使用openai的模型，付費但品質好。「經濟」模式是使用本地模型編碼，免費但效果差
檢索設定：按照什麽規則實作搜尋引擎，選擇混合檢索就可以
設定好了之後，等待平台處理完成即可。
一個本地知識庫支持添加多個文件。
有了知識庫，我們就可以建立一個Agent了，在工作流中添加「知識檢索」節點。
這裏我們配置的知識庫就是剛剛建立的。
「開始」節點會接受我們輸入的問題，「知識檢索」 節點會從本地知識庫中檢索出與問題相關的 文本塊 。
由於 文本塊 中肯定會包含一些與問題無關的內容，所以沒辦法直接返回。所以，我們需要將原問題和這些知識片段送入大模型，讓大模型總結、提煉，返回精準的答案。
這樣，一個本地知識問答助手就搭建完成。
當然，這知識最小的原型，按照相同的思路，我們可以構建出非常復雜且強大的Agent，後面文章會給大家分享。
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