[Dify] 知识库架构介绍与使用场景概述
在构建基于大语言模型 (LLM) 的 AI 应用时，“知识库”（Knowledge Base / Knowledge）是打通模型能力与实际业务知识的桥梁。Dify 提供集成化的知识库能力，让你可以将企业文档、FAQ、Excel、网页、数据库等内容导入并供模型检索调用，从而做出更准确、更可控的问答或生成。
本文旨在从架构、机制、优势到使用场景，全面介绍 Dify 的知识库体系，帮助你理解在什么情况下用知识库、如何设计知识库，及其在实际 AI 应用中的角色定位。
一、Dify 知识库的核心定位与价值
1. 为什么要用知识库（而不仅仅依赖模型训练数据）
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时效性 /可更新：知识库内容可随时更新，不必重训练模型，就能让系统“知新”
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降低幻觉 /提升准确性：通过检索真实文档片段作为上下文辅助，能够大幅减少模型自说憋扯胡话（hallucination）的风险
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知识覆盖与补充：模型预训练无法包含所有领域知识，通过知识库你可以补充细领域、内部文档、隐性规则等
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模块化 & 复用：知识库作为模块可被多个 Chatflow / Workflow 应用共享与复用