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在这个信息泛滥的时代，知识并不稀缺，稀缺的是能真正用起来的知识。
从企业SOP，到政策文件；从医疗指南，到技术规程；从培训手册，到应急预案......无数内容整整齐齐地堆在硬盘里，形式上“数字化”，实质上仍难以调用：
我们一次又一次地在Word、PDF、Excel中翻找，只为那一句关键的内容。
大模型虽然强大，却难以获知你单位的内控制度、你部门的规章细则，更别提最新的制度更新或地区特有的专业术语。
如果AI真的要用起来，它就必须“知道你知道的”——这是检索增强生成（RAG）技术诞生的真正意义。
💻RAG：
让大模型说“人话”，也懂“你的话”
所谓 RAG( Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成），它的核心思想其实很简单：不是靠大模型自己“编”答案，而是让它先去你的知识库里“翻资料”，再带着上下文生成回答。
图片来源：《RAG实战课》作者黄佳老师
与传统的语义搜索相比，RAG 保证了答案与现有资料的一致性与可追溯性，也使得问答系统具备更强的稳定性与解释能力。本文将结合和鲸社区推出的搭建应急预案RAG智能问答助手训练营，介绍如何通过 RAG 技术和工作流工具，把本地文档转化为一个具备问答能力的系统。
🧑💼训练营导师 ：Elio
算法工程师，计算机科学与技术专业背景，参与发表SCI两篇、参与9个国家/省部级权威机构合作项目作为算法主要负责人。
📚应急预案：
结构化知识的典型案例
在本次训练营中，选取的落地案例是“气象灾害应急预案”“地震灾害应急预案”等官方文档。原因在于，这类文档具备如下特征：
- 内容结构明确：包含启动条件、响应级别、职责分工等固定章节；
- 信息时效性强：不同年份、不同地区的预案内容不尽相同；
- 检索价值高：在实际场景中往往需要快速定位关键信息（如“什么情况下启动一级响应”）。
正适合作为构建知识库与问答系统的素材。通过本期训练营，你将亲身完成从文档上传到知识拆解，从内容索引到语义检索，从模型配置到工作流发布的全过程，这种能力，一旦掌握，就可以在未来的无数应用场景中反复使用。
🔧实操路径概览：
两步完成从文档到问答系统的构建
训练营将构建过程拆解为两关，分别对应知识库建立与问答系统搭建，均使用Dify平台完成。
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构建知识库：从文档拆分到向量检索
文档上传后，首要任务是“切分”与“建索引”。
- 分段策略选择：介绍通用模式、父子模式各自的优势，以及不同模式适合的文档类型。
- Embedding模型：选择使用Embedding模型，将文字转为可被LLM理解的向量。
- 检索策略设置：介绍向量检索、全文检索、混合检索三种检索方式的优点以及适用场景，并推荐权重设置，以更好兼顾理解能力与术语识别。
这一阶段的目标，是将文档变成模型可以理解、定位、引用的“结构化语义素材”。
<教案截图>
2.构建问答系统：通过工作流模块完成调用逻辑
完成知识库建设后，可在Dify中构建“ChatFlow”应用，实现用户提问 → 知识检索 → LLM回答的完整流程。核心模块包括：
- 搭建工作流模块框架：插入知识检索流程，调用之前设置好的知识库，并设置知识检索；
- 大模型调用设置：选择使用模型（如gpt-4o-mini），并配置上下文来源；
- Prompt设计：通过System规范大模型的回答内容、格式与要求；
- 调试与测试：在控制台中预览每一模块输入输出，测试召回准确性与上下文使用情况。
一旦流程通过测试，即可发布为内部使用的问答系统。
<教案截图>
🔍可迁移性与推广价值
虽然案例选取了应急预案，但整个技术流程具有高度通用性，适用于场景包括且不限于：
- 政务系统：政策法规、审批流程等规范性文档的自助问答；
- 企业管理：HR 手册、操作规范、销售制度的内部知识平台；
- 医疗行业：诊疗指南、疾病库等资料的语义访问；
- 教育培训：教学讲义、课程资料的智能答疑；
- 工业领域：操作规程、安全手册的语境问答辅助。
对于具备较多结构化文档、但人工查阅效率低下的组织来说，RAG 与工作流系统的结合，不仅是技术方案，更是一种知识治理方式的更新。
学习资源推荐
如果你想更深入地学习大模型，以下是一些非常有价值的学习资源，这些资源将帮助你从不同角度学习大模型，提升你的实践能力。
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