基于Dify的RAG问答工作流

从零到一，为你的 AI 应用装上“外挂大脑”

第一章：概念解析（The What & Why）

• 什么是 RAG？它如何解决大模型的“失忆”与“幻觉”？
• 什么是 Dify？为什么它是构建 RAG 应用的利器？

• 第二章：实战演练（The How）
• 四步构建一个完整的 RAG 问答机器人。
• 手把手带你完成从数据准备到工作流部署的全过程。

• 第三章：深度总结（The Mastery）
• 回顾关键节点，梳理完整数据与逻辑流。
• 探索 Dify 工作流的更多可能性。

第一章：概念解析（The What & Why）

RAG （Retrieval-Augmented Generation）是一种技术。 核心比喻：“就像‘先查资料再写报告”的工作方法。”

提问 （User Query）

增强生成 （Augmented Generate）

结合检索到的信息和自身 知识，生成精准答案。

（Retrieve） 检索

知识库

从知识库中查找相关信息。

RAG 让大模型不再‘凭空想象’，而是‘有据可查”