来源：
https://blog.csdn.net/qq_43692950/article/details/131345124
一、Dify
自从 ChatGPT 横空出世之后，其极高的语言理解和交互能力不仅让人惊呼，ChatGPT不仅能够处理事实性问题，还能理解和生成情感色彩更浓厚的对话内容，能够识别用户的情感倾向，并据此作出相应的回应。这么好的东西怎么能运用到具体私有领域来呢？
例如在学校的场景下，我们需要打造一个学习需求问答系统，问一周的课程，可以回答出：周一需要上 JAVA 课，周二上 Python 课，周三上其他课等，对于类似这种私有化的知识库，如果不对 ChatGPT 微调的话很难精准回答出来。
现在 dify 就可以帮助我们低成本的实现上述的功能 ，使其可以精准回答专业领域的知识。
dify介绍文档： https://docs.dify.ai/v/zh-hans/getting-started/intro-to-dify
下面我们借助 dify 简单实现下上述的场景，由于我们是基本 ChatGPT 作为 LLM 支撑，所以你需要有一个 OpenAI 的 API Key。
二、Dify 服务部署
这里也可以使用官方的服务进行操作，就无需进行本地安装了，使用下面地址：
https://cloud.dify.ai/apps
如果需要本地部署，则进行下下面操作：
这里使用 Docker 部署，安装前确定已经部署好 Docker、Docker-compose。
将项目 clone 下来：
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
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进入 dify 源代码的 docker 目录，使用 docker 启动：
cd dify/docker
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docker-compose up -d
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下载好镜像启动后，可以看到相关服务：
如果有防火墙需要放行 80、5432 端口。
下面在浏览器访问 http://部署服务ip ，即可进入到 dify ，刚开始需要设置邮箱、用户名密码信息：
设置完成并登录后即可来到主页面：
三、构建私有化知识库问答应用
3.1 构建本地知识库
现在我们定义下课程信息，将内容放入一个 txt 文本中：
周一课程：上午：JAVA，下午：Python。
周二课程：上午：机器学习，下午：机器视觉。
周三课程：上午：NLP，下午：HTML。
周四课程：上午：微服务，下午：大数据。
周五课程：上午：android，下午：历史文化。
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下面点到数据集下，点击创建数据集：
下面将上面的 txt 文本拖入或选中进来：
下面进行文本的分段与清洗，由于内容不多，可以分到一个段中：
下面点击保存就成功创建了一个知识库：
3.2 构建问答应用
下面构建一个问答的应用：
由于是使用 ChatGPT 下面先给它指定一个 API key：
对于 ChatGPT 的版本，这里以 gpt-3.5-turbo 为例：
下面在 提示词编排 中使用上面的知识库：
此时可以在右侧进行调试：
可以看到已经有了我们想要的效果，最后感觉不错的话，一定要点下右上角的发布，下面我们通过 API 的方式去使用它，在访问API 中可以看到API接口地址，并给出了访问示例：
访问前需要生成 API 秘钥，可以点击 API 秘钥 生成：
下面我们就可以使用 PostMan 进行访问了。
3.3 效果测试
这里使用自带的预览：
下面就可以进行一些针对性的问答了：
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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_43692950/article/details/131345124