如何构建自己的知识库和数据集

使用Dify构建知识库的具体步骤如下：1.准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式。对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。2.创建数据集：在Dify中创建一个新的数据集，并将准备好的文档上传至该数据集。为数据集编写良好的描述，描述清楚数据集包含的内容和特点。3.配置索引方式：Dify提供了三种索引方式供选择：高质量模式、经济模式和Q&A分段模式。根据实际需求选择合适的索引方式，如需要更高准确度可选高质量模式。4.集成至应用：将创建好的数据集集成到Dify的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中，可以配置数据集的使用方式，如是否允许跨数据集搜索等。5.持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。定期更新知识库，增加新的内容以保持知识库的时效性。总的来说，Dify提供了一个可视化的知识库管理工具，使得构建和维护知识库变得相对简单。关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置，以及将知识库集成到应用中并持续优化。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

|上传方式|操作步骤||-|-||API|获取在线API的JSON数据，将JSON数据上传至知识库。<br>1.在表格格式页签下，选择API，然后单击下一步。<br>2.单击新增API。<br>3.输入网址URL并选择数据的更新频率，然后单击下一步。<br>4.输入单元名称或使用自动添加的名称，然后单击下一步。<br>5.配置数据表信息后，单击下一步。<br>5.1.确认表结构：系统已默认获取了表头的列名，你可以自定义修改列名，或删除某一列名。<br>5.2.指定语义匹配字段：选择哪个字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时，会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较，根据相似度进行匹配。<br>6.查看表结构和数据，确认无误后单击下一步。<br>7.完成上传后，单击确定。||自定义|手动创建数据表结构和数据。<br>1.在表格格式页面下，选择自定义，然后单击下一步。<br>2.输入单元名称。<br>3.在表结构区域添加字段，单击增加字段添加多个字段。<br>4.设置列名，并选择指定列字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时，会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较，根据相似度进行匹配。<br>5.单击确定。<br>6.单击创建分段，然后在弹出的页面输入字段值，然后单击保存。|

要搭建基于GPT API的定制化知识库，涉及到给GPT输入（投喂）定制化的知识。但GPT-3.5,也就是当前免费版的ChatGPT一次交互（输入和输出）只支持最高4096个Token，约等于3000个单词或2300个汉字。这点容量对于绝大多数领域知识根本不够。为了使用GPT的语言能力来处理大量的领域知识，OpenAI提供了embedding API解决方案。参考OpenAI embedding documents。[heading2]理解embeddings[content]embeddings(直译为嵌入）是一个浮点数字的向量（列表）。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，大距离表示低关联度。进一步解释：向量（列表）：向量是数学中表示大小和方向的一个量，通常用一串数字表示。在计算机科学和数据科学中，向量通常用列表（list）来表示。列表是一种数据结构，它包含一组有序的元素。例如，一个二维向量可以表示为[2,3]，这意味着沿着两个轴的分量分别为2和3。在这里，"list"是一种编程术语，意味着一系列有序的数据。向量之间的距离：向量之间的距离是一种度量两个向量相似性的方法。有多种方式可以计算两个向量之间的距离，最常见的是欧几里得距离。欧几里得距离计算方法是将两个向量的对应元素相减，然后取平方和，再开平方。例如，向量A=[1,2]和向量B=[4,6]之间的欧几里得距离为sqrt((4-1)^2+(6-2)^2)=5。较小距离意味着高相关性，因为向量间相似度高。在OpenAI词嵌入中，靠近向量的词语在语义上相似。例如，“猫”和“狗”距离近，它们都是宠物，与“汽车”距离远，相关性低。文档上给了创建embeddings的示例上面的命令访问embeddings API接口，将input语句，转化成下面这一串浮点数字。