今天，我们来简单了解一下 Dify 的知识库功能。其实，它并没有想象中那么复杂或难以操作。无论是 Dify 还是其他类似平台，都已经将知识库的功能封装得非常完善。你可以直接把它当作一个云端的记事本，内容存储则完全交由服务器完成，无需过多操心。

知识库

知识库主要用于存储和管理各类业务问答、操作逻辑，甚至是公司内部的私密资料等内容。那么，如何将这些信息保存到知识库中呢？具体操作可参考下图所示的步骤：

它支持多种文件格式，基本涵盖了我们的使用场景。通常情况下，上传文件后即可完成操作，但在此之前，你需要先配置好向量化模型。这是一种将文本等元数据转化为数字的技术工具。

为什么要转化为数字？因为只有数字化后，才能交由计算机进行高效计算。否则，直接进行文本匹配不仅繁琐，而且效率低下。

维护

当然，我们的业务发展迅速，变化不仅体现在细微的调整上，有时还会涉及大量新增内容。在这种情况下，完全可以根据需求直接添加相关内容，具体操作可参考图示说明。

当然你也可以直接选择批量添加。

所有事务都无需我们费心处理，只需专注于填写业务内容即可。

如果发现每个分段的关键词总结不够准确，也可以自行调整，从而帮助模型更精准地匹配需求。如图所示：

测试

当然，如果始终依赖大模型来测试知识库的准确性，成本将会相当高昂。此外，知识库本身也提供了专门的检索测试功能。如图所示：

若用户的问题未能匹配到相应的知识库片段，可在此处直接查看原因，并据此对知识库内容进行优化和调整。

使用

知识库可广泛应用于Agent、工作流以及ChatFlow等场景。只需将其直接添加到相关应用中，即可快速投入使用。具体操作如图所示。

小结

知识库的基本概念就为大家介绍到这里。简而言之，它就像是为大模型配备了一个“记事本”，当遇到不确定的问题时，模型会参考你提前提供的内容，并结合这些信息来更好地解答用户的疑问。

如何系统的去学习大模型LLM ？

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。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

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！

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。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础 第二不要求准备高配置的电脑 第三不必懂Python等任何编程语言

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AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

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三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

内容：

L1.1 人工智能简述与大模型起源L1.2 大模型与通用人工智能L1.3 GPT模型的发展历程L1.4 模型工程L1.4.1 知识大模型L1.4.2 生产大模型L1.4.3 模型工程方法论L1.4.4 模型工程实践L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

内容：

L2.1 API接口L2.1.1 OpenAI API接口L2.1.2 Python接口接入L2.1.3 BOT工具类框架L2.1.4 代码示例L2.2 Prompt框架L2.3 流水线工程L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

内容：

L3.1 Agent模型框架L3.2 MetaGPTL3.3 ChatGLML3.4 LLAMAL3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

内容：

L4.1 模型私有化部署概述L4.2 模型私有化部署的关键技术L4.3 模型私有化部署的实施步骤L4.4 模型私有化部署的应用场景

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