使用 Dify 和 Milvus 建構 RAG

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在生成式人工智慧（GenAI）應用中，RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成） 是近年來最受矚目的技術之一。文章詳細介紹如何運用 Dify 與 Milvus 兩項工具，輕鬆建立一套完整的 RAG 系統，讓大型語言模型（LLM）能夠根據企業內部文件準確回應使用者提問。

作者說明 RAG 系統的三大核心組件：檢索（Retrieval）、增強（Augmentation）與生成（Generation）。透過向量資料庫檢索與查找內部知識，再將該知識與使用者提問整合，提供語言模型更具脈絡的生成依據。這可大幅降低 LLM「胡亂回答」（即幻覺）所帶來的風險，特別適合企業知識庫查詢、內部知識問答等應用情境。

兩大關鍵工具介紹

  1. Dify — RAG 系統的低程式碼協作平台
    Dify 是一款開源平台，能以低代碼方式整合各項 GenAI 組件。文章指出，Dify 結合了 Backend-as-a-Service 與 LLMOps，協助用戶輕鬆整合 RAG 工作流程，並提供直覺的 UI 與 API 介面。
  2. Milvus — 專為向量搜尋打造的開源資料庫
    在 RAG 系統中，Milvus 負責儲存文件的向量化結果，並支援多種索引策略與混合檢索（Hybrid Search），能快速找出與使用者提問最相關的內容。文章特別指出其支援如 IVF_FLAT、HNSW 等高效能索引方法，適用於大規模語意檢索場景。

以知名論文〈Attention is All You Need〉作為範例資料，從建置環境到部署 RAG 聊天機器人，一步步示範操作流程，讓開發者可依循實作：

  1. 啟動 Dify 與 Milvus 容器（Docker Compose）
    包含 .env 設定與向量資料庫串接。
  2. 設定 OpenAI API 金鑰
    用於呼叫 Embedding Model 與 LLM 回應生成。
  3. 建立知識庫並處理文件
    將 PDF 分割為可檢索的文字區塊，自動向量化並儲存在 Milvus。
  4. 建立與發布 RAG 應用
    使用 Dify Studio 介面設定應用流程、加載知識庫、選擇 LLM，最後發布並測試。

最後，作者指出，Dify 與 Milvus 的結合讓建構 RAG 系統不再是資深工程師的專利，即使是中階技術人員也能迅速導入並實現高品質語意查詢服務。對企業而言，這意味著能將過往零散的內部資料轉化為高效問答助手，不但提升工作效率，也讓 AI 應用更貼近實務。

閱讀完整文章: https://zilliz.com/learn/building-rag-with-dify-and-milvus

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