Creating a Lazy AI Reading Tool with Dify and Moonshot API (Part 2): Lightweight RAG Application
💡
原文约1300字/词，阅读约需5分钟。
📝
内容提要
这篇文章介绍了如何使用Dify和WordPress API构建AI应用。作者通过获取文章内容并进行处理，然后将其与Dify应用关联起来。文章还提到了如何完善RAG检索能力，并展望了下一篇的内容。
🎯
关键要点
- 文章介绍了如何使用Dify和WordPress API构建AI应用。
- 作者通过获取文章内容并进行处理，将其与Dify应用关联。
- 提到RAG（增强检索）方案可以利用模型的内容理解和语言重生成能力。
- Dify默认支持知识库功能，适合处理大量内容。
- 针对少量内容，可以使用更简单的方法进行解析。
- 准备工作包括安装Docker环境，方便后续实践。
- 初始化处理内容的模型API，选择适合的上下文长度。
- 通过WordPress API获取文章内容，并进行数据处理。
- 将HTML格式的内容转换为Markdown格式，清理无效内容。
- 在Dify中定义知识问答机器人应用，设置Prompt以指导模型。
- 使用Dify的内容审查功能来增强Prompt内容的控制能力。
- 实现Dify API扩展，激活对Prompt提示词的前置修改能力。
- 通过API获取文章素材，更新提示词并返回给Dify应用。
- 完善RAG检索能力，关联搜索动作与获取文章素材ID的过程。
- 下一篇文章将讨论更大规模的RAG相关知识和内容。
➡️
