在上一篇文章中，我们介绍了 RAG（检索增强生成）技术 如何唤醒企业中“沉睡”的知识，让AI成为懂业务、有依据、可追溯的智能助手。我们也看到了，RAG 不仅能解决知识查找难、新人上手慢、经验随人流失等问题，还能显著提升客服、HR、运营等岗位的工作效率。

但读者看完还是有疑问：

“听起来很美好，但我们真的能自己搭建吗？有没有零基础也能上手的工具？”

“需要写代码或训练模型吗？”

“有没有零基础也能上手的工具？”

答案是：完全可以，而且比你想象的更简单。

今天，我们就来动手实践——带你用 Dify 这款开源的低代码 AI 应用开发平台，从零开始体验搭建一个属于你自己的 RAG 知识库。
无需算法背景，无需训练模型，0代码、低成本，甚至完全免费，就能让企业文档“开口说话”。

接下来，我将一步步带你完成整个操作流程——从环境准备、知识上传，到AI对话测试，确保你一看就懂、一学就会、一用就灵。

本文将以构建一个零成本、零基础的支付行业知识库为例，详细演示实操过程。当然，你可以根据自身需求，灵活调整，打造属于自己的专属“小助理”。

第一步：打开网址、选择熟悉的中文语言

第二步 ：点击开始，准备进入实操的页面

第三步：从模板开始创建一个聊天应用（后续熟悉了可以从空白应用开始）

dify 官方提供了很多模板，我们首次体验从最简单的聊天助手开始，后续玩熟悉了可以选择其他的模板，或者从空白应用开始创建，实现高度定制

聊天助手有3个类型模板，我们选择中间的这个

选择完模板后会有一个弹窗，让我们给我们的应用（未来的小助理）取一个响亮的名字，以及可选的描述介绍

编辑好后，点击创建按钮，便会进入应用编辑窗口，首次创建会提示我们安装 OpenAI 插件，因为国际原因，这里我们点击右上角小X 跳过，接下来我会带看官们使用免费的国产的大模型服务商

Dify 提供了丰富的插件，为了将我们的知识库接入大语言模型，我们通过插件市场可以安装到国内知名的大模型服务商

我这里已经安装好了 硅基流动和通义千问的插件，他们都可以提供数量可观的免费大模型额度

我们点击“安装插件”按钮，进入插件市场，搜索所需服务商

只需简单几步点击即可完成安装。

配置好大模型服务商后，返回应用编辑页面，点击“工作室”，再选择刚刚创建的应用，即可进入如下界面。

我们首先配置好自己喜欢或者听过的大模型

编写提示词也是一门技巧。简单来说，你可以明确告诉它“你是谁”、“具备哪些能力”、“擅长处理什么问题”，以及你创建它的目的是什么。

比如，提示词中写：

你是一个高中语文老师
擅长浙江高考诗词和阅读理解等
帮我基于知识库中的高中语文教学资料回到用户的问题
要求：
1. 如果没有在教学资料中找到相关内容，就回答你还没掌握这部分知识。

我这里针对支付领域写了一下：

配置到这里，其实就已经可以正常对话了，但是我们的小助理还跟我们用英文开场白，这不能忍，改掉它

好了，现在小助理已经能说中文了。接下来可以先试聊几句，体验一下效果（后面还要挂载知识库哦）

上面我们的小助理已经可以聊天了，但是还没达成目标，我们需要把我们特有的数据/文件 知识灌输给她，让她掌握并随时为我们服务，接下来我们切换到 知识库 菜单下，创建知识库

点击创建知识库按钮，我们就可以上传我们专有的知识了，只需要上传我们的要她掌握的文件，目前支持常用的很多种文件，看下图，拖进去就好

上传后进入下一步

这里会有几项配置：

第一个分段，他会把我们上传的文件按照我们的分段设置划分为多个片段，不熟悉的话就保持默认，熟悉的话可以自定义

第二个是索引方式：高质量和经济型，顾名思义，这里不做赘述。

第三个Embedding模型：是把我们第一步的片段按照语义转化为数学上的向量，这个可以先不深究，后续我写RAG原理的时候，写详细一点，先随便选一个下拉框中出来的模型就好

第四个：控制如何搜索文件片段，搜索到片段后如何返回，不懂的话先保留默认即可

点击“保存并处理”，知识库即创建成功，稍等几分钟即可使用。

创建好后，dify 正在加紧帮我对文件进行分段分块，以及转化成数学向量等

等待到文件状态为绿色的可用后，我们的知识库正式准备好了

点击页面头部工作室按钮，我们回到工作室，刚刚创建的应用

现在给这个小助理挂载上刚刚创建的知识库

挂载好知识库后，系统会提示我们“编排已改变”，点击重新开始就行

我们可以在这个页面体验，也可以点击发布按钮，进行发布

发布后，我们已经获得一个类似早期ChatGPT的对话界面

至此，大功告成！我们的专属小助理已经可以随时等候为我们服务了！

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