dify如何将一个pdf文件上传到知识库中，pdf文件中包含图文信息

以下是一些可以将 Word 转换为 PDF 的 AI 工具： 1. DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以将 Word 转换为 PDF 的 AI 产品和方法： 1. DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 另外，还有一种将 PDF 变成可交互网页的方法： 1. 生成 PDF：将文件转换为 PDF 格式，其他文件格式也可以，但 PDF 效果更好。如果希望在文章中加入图片，需要将图片转换为 markdown 格式。如果是网络图片，直接复制图片的 url，右键图片，选择复制 url，然后用 markdown 格式写入文档。如果是自己的图片，可以使用图床服务（比如如 https://sm.ms/）托管图片，生成一个公链。如果想插入视频，也很简单，找到公网的视频地址（自己的本地视频先上传到公网，比如 B 站之类的）。在视频页面寻找“分享”按钮，点击“嵌入”或“嵌入代码”选项。在得到 url 后，依旧是使用 markdown 格式来写入视频地址。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以将 PDF 转换成 Word 的 AI 工具和方法： 1. DeepL（网站）：，点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：，安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：，下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：，使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：，点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前在 AI 领域，直接通过提交的 PDF 文件自动生成流程图还存在一定的技术挑战。通常情况下，需要先将 PDF 文件中的内容进行解析和提取，然后利用专门的流程设计工具或软件来手动创建流程图。但随着技术的不断发展，未来可能会有更便捷和高效的方法来实现这一功能。

以下是一些好用的 AI 相关 PDF 工具： 1. DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 PDF 生成视频的相关信息： 将 PDF 转换为可交互网页： 先将文件转换为 PDF 格式，其他格式也可行，但 PDF 效果更佳。 若在文章中加入图片，网络图片可直接复制其 URL，右键图片选择复制 URL 后用 Markdown 格式写入文档；自己的图片可使用图床服务（如 https://sm.ms/）托管生成公链。 插入视频时，先将本地视频上传至公网（如 B 站），在视频页面寻找“分享”按钮，点击“嵌入”或“嵌入代码”选项获取 URL，用 Markdown 格式写入。 使用 Adobe Firefly 生成带有文本提示和图像的视频： 在 Advanced 部分，可用 Seed 选项添加种子编号，控制 AI 创建内容的随机性。相同种子、提示和控制设置可重新生成类似视频剪辑。 在 Adobe Firefly 网站（https://firefly.adobe.com/）选择“生成视频”。 在 Generate video 页面的 Prompt 字段输入文本提示，也可在 Image 部分的 Upload 选项使用图像作为第一帧并提供方向参考。添加图像可使生成的视频更符合预期。 在 General settings 部分可确定Aspect ratio 和 Frames per second。

以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息： 1. 证件照相关操作： 展示原图上传结果，基本脸型已换，生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能，一键改图效果更好，输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址，与前者不同，在工作流使用有差异，可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作，包括通过提示词改背景颜色，设置输出方式为返回变量；讲解消耗 token 及保存结果相关问题；对按钮、表单添加事件并设置参数，限制上传文件数量；还涉及给表单和图片绑定数据，以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开，介绍 for meet 的设置，如表单事件操作、图片上传数量修改等，提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况，分析换性别等问题成因，指出需在工作流优化提示词，也可尝试用视频模型解决，最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析： 创建智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流，创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 测试，找到一篇小红书笔记，试运行对话流，在对话窗口输入地址查看数据。 发布，选择多维表格，配置输出类型为文本，输入类型选择字段选择器，完善上架信息，可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接： 创建知识库，可选择手动清洗数据提高准确性，包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度，如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用，确保在 Bot 商店中能够搜到。

以下是关于 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析： 创建文本型知识库： 自动分段与清洗：扣子可对上传的内容进行自动解析，支持复杂布局的文件处理，如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容，支持跨页跨栏的段落合并，支持解析表格中的图片和文档中的表格内容（目前仅支持带线框的表格）。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗，然后依次单击下一步、确认，可查看分段效果，不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义：支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义，然后依次设置分段规则和预处理规则，包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则，最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库： 目前支持 4 种导入类型：本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档：选择本地文档从本地文件中导入表格数据，目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件，文件不得大于 20M，一次最多可上传 10 个文件，且表格内需要有列名和对应的数据。 API：参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容，包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率，然后单击下一步。 飞书：参考特定操作从飞书表格中导入内容，包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用（仅首次导入需授权和安装），然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档，云文档的创建者必须是自己，暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容： 在线数据：扣子支持自动抓取指定 URL 的内容，也支持手动采集指定页面上的内容，上传到数据库。 自动采集方式：适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL，输入网站地址、选择是否定期同步及周期，最后单击确认，上传完成后单击下一步，系统会自动分片。 手动采集：适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序，在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、手动采集、授予权限，输入采集内容的网址，标注提取内容，查看数据确认无误后完成并采集。

以下是一些可用于优化工作规程文件的 AI 工具及相关建议： 业务流程优化方面： 流程挖掘软件是一种常用的 AI 工具，它可以自动分析业务流程，并识别改进点。您需要先利用该工具分析当前的业务流程，收集关于业务流程的数据，如任务执行时间、顺序、参与者等，然后对收集到的数据进行分析，自动识别流程中的瓶颈、重复步骤或效率低下的环节。基于分析结果重新设计和优化流程，并将新设计的流程实施到日常业务中，持续监控其表现，根据实施结果和员工反馈进一步调整和优化流程。 文章润色方面： 以下是一些常见的文章润色 AI 工具： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说，这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节，包括校对、改写、大纲生成、内容生成等，可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。 创建工作流文件方面： 可以使用 Cursor 和 MCP 来创建工作流文件。首先创建一个名为 workflow.md 的文件，写入明确的指令，避免模糊表达，任务越细分越好。然后在对话窗口中告诉 AI 各个文件的对应关系。在使用过程中，Cursor 会请求您允许使用 MCP，记得点“同意”，经过多轮同意后，它会开始执行生成页面。需要注意的是，必须要用 claude sonnet 3.7，3.5 版本实测不行。

目前对于您所提到的问题，还没有直接有效的通用解决方案。但您可以尝试以下几种方法来改善这种情况： 1. 对于 AI 编造莫须有文章的问题，您可以在输入提示中明确强调要求基于真实可靠的信息和数据进行生成，并对生成的内容进行仔细审查和验证。 2. 针对 AI 偷懒不阅读所有提供的 60 个论文文件的情况，您可以尝试将文件进行分类和整理，突出关键信息和重点内容，以便 AI 更容易识别和处理。同时，也可以尝试使用更先进、具有更强处理能力的 AI 工具。 需要注意的是，AI 技术仍在不断发展和完善中，可能无法完全满足您的所有需求，但通过不断的尝试和优化，有望获得更好的效果。

以下是关于 MCP 的相关介绍文件： 1. 官方文档：https://modelcontextprotocol.io/ 2. Cursor 文档中关于 MCP 的介绍：https://docs.cursor.com/context/modelcontextprotocol 3. 社区网站：https://smithery.ai/ MCP 相关知识： 1. MCP 本质是 Claude 官方推出的一个协议。纯 LLM 无法行动，MCP 工具可以充当其与现实世界交互的“手”，并反馈结果指导下一步行动。 2. 模型上下文协议（MCP）是一种全新的开放协议，用于标准化地为大语言模型（LLMs）提供应用场景和数据背景，可将其想象成 AI 领域的“USBC 接口”，能让不同的 AI 模型与外部工具和数据源轻松连接。 3. MCP 最早由 Anthropic 公司开发，现已成为开放协议，越来越多的企业和开发者开始采用。 4. Anthropic 推出的 MCP 协议旨在规范和优化人工智能模型生成内容的方式，关注内容的安全性、合规性以及对用户的透明度，提供更为标准化的方法来管理 AI 模型输出。

Dify 是一个开源的大模型应用开发平台。它融合了后端即服务和 LLMOps 的理念，为用户提供直观界面，能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 该平台具有以下特点： 1. 强大的工作流构建工具。 2. 支持广泛的模型集成。 3. 提供功能丰富的提示词 IDE。 4. 拥有全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 5. 允许用户定义 Agent 智能体。 6. 通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序性能。 Dify 提供云服务和本地部署选项，满足不同用户需求。其开源特性确保对数据的完全控制和快速产品迭代。设计理念注重简单性、克制和快速迭代，能帮助用户将 AI 应用创意快速转化为现实。无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 增强现有应用能力，还是技术爱好者探索 LLM 潜力，Dify 都提供相应支持和工具。 Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说，如果是个人研究，推荐单独使用 Dify；如果是企业级落地项目，推荐使用多种框架结合，效果更好。

以下是一些可以搜到 Dify 相关学习资料的途径： 1. 您可以通过以下链接获取相关学习资料：https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose 。这些命令通常在宝塔面板的终端安装，若想了解命令的含义，可直接询问 AI 。 2. 微信文章： ，该文章介绍了如何在几分钟内使用 Dify 平台快速定制网站的 AI 智能客服，即使是非技术人员也能操作。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在 Dify 工作流中使用 Agent 节点的步骤如下： 1. 搭建工作流框架： 进入 Coze，点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求自定义工作流信息，点击确认完成新建。 左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有插件（提供能力工具拓展 Agent 能力边界）、大模型（调用 LLM 实现文本内容生成）、代码（支持编写简单脚本处理数据）。 按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点完成框架搭建。 2. 测试 Agent 节点功能： 完成任何一个节点的配置后，都需要进行试运行测试以验证节点的运行效果。 步骤一：点击「测试该节点」。 步骤二：按格式要求输入待测试的输入内容，如果是 array 等其他格式，请自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求。 步骤三：点击「展开运行结果」，检查输入、输出项是否有误。如果有误，请依次检查“测试输入内容”、“节点配置”是否有误，以及优化“提示词”以提升对生成内容的约束力。当多次测试时输入与输出都符合预期，就可以进入下一个子任务的配置。

Dify 是一个开源的大模型应用开发平台： 构建知识库的具体步骤： 准备数据：收集文本数据，包括文档、表格等格式，进行清洗、分段等预处理以确保数据质量。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档，并编写良好描述。 配置索引方式：提供三种索引方式（高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式），根据实际需求选择，如追求高准确度可选高质量模式。 集成至应用：将数据集集成到 Dify 的对话型应用中，在应用设置中配置数据集使用方式。 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式持续优化和迭代，定期更新增加新内容。 平台特点： 结合后端即服务和 LLMOps 理念，提供直观界面快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具，支持广泛模型集成，提供功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许用户定义 Agent 智能体，通过 LLMOps 功能对应用程序性能持续监控和优化。 提供云服务和本地部署选项，满足不同用户需求，开源特性确保对数据完全控制和快速产品迭代。 设计理念注重简单性、克制和快速迭代，为创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 等提供支持和工具。 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说，个人研究推荐单独使用 Dify，企业级落地项目推荐多种框架结合。

以下是关于 Dify 的教程： Differential Diffusion 教程： 技术适用场景：特别适用于需要保持图像整体一致性和自然感的场景。 软填充技术：用于平滑填补图像空白或损坏部分，同时细微调整周围区域，确保新填充内容与原始图像无缝融合。 强度扇：一种可视化不同编辑强度效果的工具，帮助用户通过可视化方式理解不同编辑强度的效果。 无需训练或微调：操作仅在推理阶段进行，不需要对模型进行额外训练或微调。 与现有扩散模型兼容：可集成到任何现有的扩散模型中，增强编辑和生成能力，适用于 Stable Diffusion XL、Kandinsky 和 DeepFloyd IF 等不同的扩散模型。 主要功能特点： 精细的编辑控制：通过引入变化地图，可对图像每个像素或区域指定不同变化程度，支持离散和连续编辑。 文本驱动的图像修改：通过文本提示指导图像修改方向。 软填充技术：在填补图像空白或修复部分时，能细微调整周围区域确保无缝融合。 Dify 接入企业微信教程： 创建聊天助手应用：在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信：创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信：创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat

Dify 是一个开源的大模型应用开发平台： 理念：结合后端即服务和 LLMOps 的理念。 特点：提供直观界面，能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具有强大的工作流构建工具，支持广泛的模型集成，有功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。允许用户定义 Agent 智能体，通过 LLMOps 功能对应用程序性能持续监控和优化。 部署选项：提供云服务和本地部署，满足不同用户需求。 开源特性：确保对数据的完全控制和快速产品迭代。 设计理念：注重简单性、克制和快速迭代，旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实。 推荐使用方式：个人研究推荐单独使用，企业级落地项目推荐多种框架结合。 Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans

构建知识库的方法主要有以下几种： 1. 使用 Flowith 构建： 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库，为其起一个便于分辨的名字。 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理，处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 2. 使用 Dify 构建： 准备数据：收集文本数据，进行清洗、分段等预处理。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式：根据需求选择高质量模式、经济模式或 Q&A 分段模式。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，配置数据集的使用方式。 持续优化：收集用户反馈，更新知识库内容和优化索引方式。 3. 本地部署大模型并搭建个人知识库（涉及 RAG 技术）： 了解 RAG 技术：大模型训练数据有截止日期，RAG 可通过检索外部数据并在生成步骤中传递给 LLM 来解决依赖新数据的问题。 RAG 应用的 5 个过程： 文档加载：从多种来源加载文档，如 PDF、SQL 等。 文本分割：把文档切分为指定大小的块。 存储：包括将文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 检索：通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出：将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 文本加载器：将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。

搭建知识库的方法如下： 使用 flowith 搭建： 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库，给知识库起一个便于分辨的名字。 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 Flowith 会对文件进行抽取等处理，处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 使用 Dify 搭建： 准备数据：收集文本数据，进行清洗、分段等预处理。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式：提供三种索引方式，根据需求选择，如高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，配置数据集的使用方式。 持续优化：收集用户反馈，更新知识库内容和优化索引方式。 使用 Coze 智能体搭建： 手动清洗数据： 在线知识库：点击创建知识库，创建 FAQ 知识库，选择飞书文档，输入区分问题和答案，可编辑修改和删除，添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容，提高训练数据准确度，按章节进行人工标注和处理，然后创建自定义清洗数据。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到。

以下是搭建自己知识库的方法： 1. 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 2. 在页面左上角点击加号，添加新的知识库，并为其起一个易于分辨的名字。 3. 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 4. 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理。 5. 处理完毕后，可在知识库管理页面测试检索，输入关键词过滤相关内容。 此外，搭建本地知识库还需了解 RAG 技术： 1. RAG 是一种当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时所采用的主要方法，即先检索外部数据，然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 2. 一个 RAG 的应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载：从多种不同来源加载文档，LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 文本分割：把 Documents 切分为指定大小的块。 存储：将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，生成更合理的答案。 对于基于 GPT API 搭建定制化知识库，涉及给 GPT 输入定制化的知识。由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。Embeddings 是一个浮点数字的向量，两个向量之间的距离衡量它们的关联性，小距离表示高关联度。在 OpenAI 词嵌入中，靠近向量的词语在语义上相似。文档上有创建 embeddings 的示例。

以下是为您提供的关于创建基于个人知识库的 chatbot 的建议： 1. 选择合适的平台和工具：例如可以考虑使用飞书智能伙伴创建平台（Aily）或扣子（https://www.coze.cn/home）等。 2. 数据分段储存：由于大模型的上下文长度有限制，需要将上传的资料根据特定符号或字符长度进行分段，如将 8000 字文档按每 800 字分成一个片段储存。 3. 增强检索：当用户输入问题，大模型会根据相似度检索出若干最相关的数据片段，再据此生成答案，这一技术称为 RAG（检索增强生成）。 4. 配置知识库： 在 Bot 内使用知识库： 登录相关平台。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在 Bots 页面，选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 在 Bot 编排页面的知识库区域，单击加号图标，添加指定的知识库。 （可选）添加知识库后，可以在自动调用下拉界面内，调整知识库的配置项，如最大召回数量、最小匹配度、调用方式等。 在工作流内使用 Knowledge 节点： 登录相关平台。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在页面顶部进入工作流页面，并打开指定的工作流。 在左侧基础节点列表内，选择添加 Knowledge 节点。 5. 注意使用限制：单用户最多创建 1000 个知识库，文本类型知识库下最多支持添加 100 个文档，单用户每月最多新增 2GB 数据，累计上限是 10GB。 此外，知识库可以解决大模型幻觉、专业领域知识不足的问题，提升大模型回复的准确率。您可以将知识库直接与 Bot 进行关联用于响应用户回复，也可以在工作流中添加知识库节点，成为工作流中的一环。