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简介

文章详细介绍了如何使用Dify搭建企业级本地知识库，解决了数据安全、文件解析限制等企业痛点。内容包括知识库概念、本地部署优势、RAG系统原理，以及完整的搭建流程：环境准备、文档上传、分段清洗、索引设置、检索配置和对话应用创建。同时解答了数据安全、PDF解析、文件格式限制、幻觉处理等常见问题，为企业和开发者提供了实用的本地知识库解决方案。

前言

最近有同学咨询，说我如何想搭建一个自己本地的知识库。

这个已经是个比较常见的AI应用场景，本打算快速构建自己玩的，没想到也引来了很多人的关注。截至目前我看了下 阅读量20W+了，说明这是一个大家持续关注的话题。我看评论区也有很多以前没有解决的问题，后来随着模型的推进，也逐渐有了答案。。

但是这篇是用CherryStudio + Deepseek 通过远程调用的，存在很多用户痛点。

• 企业中数据安全如何保证？
• 扫描件可以解析吗？
• 文件数量有没有最大限制？
• 存在幻觉如何处理？
• 持续。。。

搭建知识库的方法有很多。虽然市面上已经有很多成熟的案例，但是还是要介绍下,供一些新手使用.

今天带着这些问题，用Dify来搭建一个企业级的知识库

目录

为避免浪费时间。提供文章导读，为读者看清楚今天聊的话题能解决哪些问题。

知识库

什么是知识库？

很多人以为知识库就是一个放文档的地方，类似Wiki。其实不只这么简单。

知识库在AI工程化语境下，是一个结构化、可检索、可推理的数据系统，主要功能：

• 存储企业内部的文档、代码、对话记录等非结构化数据
• 通过向量化技术将其转换为机器可理解的形式
• 支持语义检索、智能问答、内容推荐等能力

换句话说，知识库是企业的知识“大脑”，而不只是“硬盘”。

思考：如果你的知识库只能搜索关键词，而无法理解“怎么优化慢查询？”这样的自然语言问题，那它还不算真正的智能知识库。

为什么建立本地私有知识库？

很多团队一开始会直接用公有云的问答机器人，

但很快会遇到以下问题：

• 数据安全问题：内部技术文档、客户数据、代码片段上传到云端存在泄露风险
• 无法满足定制化需求：公有模型无法针对企业内部术语、业务逻辑做深度优化
• 成本不可控 – 按次调用API损耗
• 安全合规要求 – 多数行业要求数据不出内网

尤其是在金融、医疗、政务等领域，私有化部署几乎是唯一选择。

知识库搭建

环境准备

接下来开始正式进入知识库搭建教程。

需要先准备环境，企业级一般在Linux上部署。大家网上搜搜具体教程。

本次版本规格清单：

• Windows10 16G
• Dify
• 模型设置：Deepseek

我这里为了方便测试，直接用Woindws版本开撸了。遇到问题可以评论区给我留言或者私信。

创建知识库

1. 创建知识库

2. 上传文档

⽬前Dify ⽀持多种源数据格式，包括： ⻓⽂本内容：TXT、Markdown、DOCX、HTML、JSON、 PDF
结构化数据：CSV、Excel

3. 分段与清洗

   分段：⼤语⾔模型存在有限的上下⽂窗⼝，通常需要将整段⽂本进⾏分段处理后，将与⽤户问题关联度最⾼的⼏个段落召回，即分段 top-K 召回模式。此外，在⽤户问题与⽂本分段进⾏语义匹配时，合适的分段⼤⼩将有助于匹配关联性最⾼的⽂本内容，减少信息噪⾳，分段配置如下所示

清洗：为了保证⽂本召回的效果，通常需要在将数据传⼊模型之前对其进⾏清理。

例如，如果输出中存在不需要的字符或者空⾏，可能会影响问题回复的质量。

为了帮助⽤户解决这个问题，Dify 提供了多种清洗⽅法，可以帮助⽤户在将输出发送到下游应⽤程序之前对其进⾏清理。

4. 索引⽅式

   你需要选择⽂本的索引⽅式来指定数据的匹配⽅式，索引策略往往与检索⽅式相关，你需要根据场景需求来选择合适的索引⽅式

5. 检索方式(同上)

看到这部，表明文档向量化已完成。

接下来，我们要构建新建对话聊天界面。

6. 创建对话应用

7. 关联知识库
8. 其它设置

8. 效果演示：

9. 发布编排流程

10. 正式对话

常见问题

1、如何保证数据安全性？

这种方式为本地搭建，不涉及外部数据传输

2、请问PDF图片能解析吗？

可使用OCR识别方案（针对扫描件）

3、数据可以共享吗？

一处搭建，随处使用。适合企业内部使用，提供主机域名几访问地址即可

4、文本格式大小有限制吗？

✅ 完全支持：

• 纯文本文件：.txt, .md, .html
• Office文档：.docx, .pptx（注意：不是.doc/.ppt）
• PDF文件：.pdf
• 电子书：.epub

⚠️ 可能有特殊处理：

• Excel文件：.xlsx（可能只读取第一个sheet）
• 图片文件：.png, .jpg（需要OCR解析）

❌ 通常不支持：

• 二进制文件：.exe, .zip（除非解压后上传）
• 专业格式：.psd, .cad

内容长度限制 单文本块长度：受embedding模型最大token数限制（通常512-4096 token）

总索引大小：受向量数据库内存/磁盘限制

5、chunk大小是否合适？

中文建议300-800字

6、大文件上传如何处理？

核心原则：不要盲目上传原始文件，一定要预处理→分块→质量检查→上传。特别对于技术文档，保持代码块、API文档的结构完整性比单纯上传更重要。

如果你的文档真的非常大（比如几百MB的代码库），建议先拆分成逻辑单元（按模块/功能），再分别建立知识库，这样检索效果更好。

7、如何处理幻觉问题？

提高检索质量：确保检索到的文档与问题高度相关。

优化提示词：明确要求模型基于检索到的上下文回答，不知道则说不知道。

后处理校验：人工检查。

如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

那么针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份LLM大模型资料分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

学习路线

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
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