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title: 知识库
sidebarTitle: 概述
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## 简介

在 Dify 中，你可以将自有数据作为「知识」集成到 AI 应用中。通过为大语言模型（LLM）提供特定领域的上下文信息，知识能够让 LLM 的回复更加准确、相关，并显著减少幻觉。

这得益于检索增强生成（RAG）技术。其核心在于：LLM 不再只依赖预训练的公开数据，还会将你的自定义知识作为额外的事实来源：

1. （检索）处理用户提问时，系统会先从已集成的知识库中 **检索最相关的信息**。
2. （增强）检索到的信息会与用户的原始问题打包，作为 **增强的上下文** 发送给 LLM。
3. （生成）LLM 基于这些上下文 **生成更精准的答案**。

<Tip>
    了解更多 [RAG 原理](/zh-hans/learn-more/extended-reading/retrieval-augment/README)。
</Tip>

知识存储在知识库中。你可以创建多个知识库，分别适配不同领域、场景或数据源，并按需集成到应用中。

知识库支持多种数据接入方式：上传本地文件、导入在线文档（如 Notion）、同步网站内容，或连接外部知识库（如 AWS Bedrock）。

## 应用场景

借助 Dify 知识库，你可以打造基于自有数据和特定领域知识的 AI 应用。常见场景包括：

1. **智能客服机器人**：让问答机器人基于最新产品文档、FAQ、故障排查指南和工单历史，智能回复客户问题。
2. **企业内部知识门户**：为员工构建 AI 搜索与问答系统，快速查询公司政策与流程。
3. **内容生成工具**：根据特定背景资料，智能生成报告、文章或邮件。
4. **科研与分析应用**：检索和总结学术论文、市场报告、法律文档等专业知识，辅助研究与分析。

## 创建知识库

- **[快速创建](/zh-hans/guides/knowledge-base/knowledge-base-creation/introduction)**：导入数据，设置处理规则，其余一切交给 Dify。简单高效，新手友好。
- **[通过知识流水线创建](/zh-hans/guides/knowledge-base/knowledge-pipeline/readme)**：自定义步骤和插件，编排更复杂、灵活的数据处理流程。
- **[连接外部知识库](/zh-hans/guides/knowledge-base/connect-external-knowledge-base)**：通过 API 直接同步外部知识库，无需迁移即可利用现有数据。

## 管理与优化知识库

- **[维护知识库内容](/zh-hans/guides/knowledge-base/knowledge-and-documents-maintenance/maintain-knowledge-documents)**：对文档及其分段进行查看、添加、修改和删除等操作，使知识库内容保持最新、准确、相关。
- **[测试召回效果](/zh-hans/guides/knowledge-base/test-retrieval)**：模拟用户提问，测试知识库召回效果。
- **[利用元数据增强检索](/zh-hans/guides/knowledge-base/metadata)**：为文档添加元数据，实现基于文档筛选的检索，进一步提升检索精度。
- **[调整知识库设置](/zh-hans/guides/knowledge-base/knowledge-and-documents-maintenance/introduction)**：随时调整索引方式、嵌入模型和检索策略等设置。

## 使用知识库

- **[集成到应用](/zh-hans/guides/knowledge-base/integrate-knowledge-within-application)**：将自定义知识集成到你的 AI 应用中。
- **[显示知识来源](/zh-hans/guides/application-orchestrate/app-toolkits/readme#引用与归属)**：让 AI 在基于知识库内容生成回复时，同时展现引用的知识来源。

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**延伸阅读**：

- [Dify v0.15.0：全新父子检索策略 - 更精准，更全面的知识检索](https://mp.weixin.qq.com/s/YCvxXVjKjIeOpTNf4NRkYQ)

- [Dify v1.1.0 发布：用元数据给知识库“贴标签”，RAG 检索效率翻倍](https://mp.weixin.qq.com/s/Zvyz9tS2jmPaLo7Bi9y5LA)

- [Dify.AI x Jina AI：Dify Embedding 模型新添助力 —— jina-embeddings-v2](https://mp.weixin.qq.com/s/k9-k1ONpRubRV4sKwuAhcg)

- [引入混合检索（Hybrid Search）和重排序（Rerank）改进 RAG 系统召回效果](https://mp.weixin.qq.com/s/57Wb0EcvgHzLO_XetTnRLg)

- [文本 Embedding 基本概念和应用实现原理](https://mp.weixin.qq.com/s/sYGxvx-qsu8xaIe2gb5haQ)

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