Dify 企业 AI 知识库实施方案 | AIOOS

从治理开始

知识库并不等于上传文档。选择模型前，应明确资料负责人、允许访问的用户、更新频率，以及系统必须拒绝回答的问题。

Dify 负责文档处理、检索和模型调用。源文档、应用数据和模型服务商密钥应相互隔离，并保留审计能力。

建立固定测试集，覆盖可回答、不可回答和权限敏感问题。试点前应评估引用质量与拒答行为。

为资料更新、故障处理、成本复核和回答质量监控分别指定负责人。

实施路径

选择一个部门、一组文档和可衡量的问题，不要一开始导入全部企业资料。

导入前删除过期版本、识别机密内容，并为文档指定负责人。

使用受保护、面向生产的安装方式，安全保存密钥，并避免内部服务暴露到公网。

员工使用前，测试引用、无答案处理、权限和提示词注入场景。

先向小范围用户试点，复盘失败搜索，并建立定期内容更新流程。

工具组合

用于构建 AI 应用、工作流、智能体和知识库的开源平台。

实操教程

按照 Dify 官方 Docker Compose 流程完成安装、服务检查、初始化页面保护和反向代理准备，再安全地开放公网访问。

常见问题

是否应该索引企业全部文档？

不应该。应从经过批准、保持最新、责任明确且符合具体场景的文档开始。

如何测试回答质量？

使用可重复的问题集，评估正确性、引用依据、拒答行为和访问控制。

Dify 是否自带大模型？

Dify 负责 AI 应用编排，并连接配置好的模型服务商或兼容的自托管端点；模型算力需要单独规划。