Dify快速入门之chatflow

系列文章目录

第一章 Dify快速入门之环境搭建
第二章 Dify快速入门之基于知识库构建聊天机器人
第三章 Dify快速入门之构建工作流
第四章 Dify快速入门之chatflow

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前言

Dify的Chatflow（聊天工作流）是其平台中的核心功能之一，旨在帮助用户通过可视化界面设计和部署复杂的对话式AI应用（如智能客服、多轮对话助手等），无需编写代码即可实现灵活的对话逻辑和AI能力集成。
本文将基于私有知识库和搜索引擎，构建高质量RAG聊天应用。

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一、创建chatflow

在创建空白应用处点击创建。

二、构建chatflow

1.知识检索节点

本文是要基于知识库的，那么首先构建一个知识检索节点，并勾选我们之前建立的知识库。具体如图所示：

在这里需要用到另一类模型Rerank模型，这个模型呢可以去jina.ai获取免费的使用权限，然后在Dify的模型供应商添加。

2.判断是否与知识库相关节点

针对问题我们要先判断是否是基于知识库的提问，然后再根据是否相关进行下一步操作。

在system提示中写到：

基于上下文，以及用户的提问，判断是否与上下文的提问有关。
回答采用Json的数据格式。直接输出Json，不用使用Markdown语法。
如果与上下文相关，则回答：
{
"related":true
}
否则，回答：
{
"related":false
}

在user提示中写到：

3.Json解析节点

从上面的json数据中进行分析来进行下一步。设置如图所示：

3.if/else节点

从上面得到的结果我们将其分成2个部分处理，如果相关就走if路线，不相关则走else路线。

4.两部分处理

1.相关的话我们就直接借助LLM结合知识库进行生成，如图所示：

2.如果不相关就借助外部搜索引擎，这个按照提示就可以获取对应的api了，如图所示：

借助谷歌或其它搜索可能需要api，但学习阶段这个可以不用，知道就好了。

三、实施chatflow

如果是相关的就会：

而如果不相关则会走另一条路线：

按理来说谷歌搜索应该有内容的，不知道为啥了，有小伙伴知道这是什么原因吗？用DuckDuckGo是网络不行用不了，大家也可以去试试。

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总结

以上就是基于私有知识库和搜索引擎，构建高质量RAG聊天应用，小伙伴可以根据自己的需要再进行修改。