通过阿里云 Milvus 和 Dify 平台构建RAG系统

2025-07-22 409

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简介： 本文介绍了如何结合阿里云 Milvus 向量数据库与低代码 AI 平台 Dify，快速构建企业级检索增强生成（RAG）应用。通过该方案，可有效解决大语言模型的知识局限与“幻觉”问题，提升 AI 应用的回答准确性与可靠性。

原理介绍

大语言模型常因知识局限而产生“幻觉”。检索增强生成（RAG）技术通过连接外部知识库，有效解决了这一痛点。要实现高效的RAG，一个强大的向量数据库至关重要。本文将聚焦于阿里云 Milvus，并借助低代码AI平台Dify，向您展示如何将二者无缝结合，快速搭建一个企业级的RAG应用，直观感受向量数据库在解决AI“最后一公里”问题上的核心价值。

阿里云 Milvus 基本介绍

阿里云向量检索服务 Milvus 版是一款全托管向量检索引擎，并确保与开源Milvus的完全兼容性，支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性，能提供大规模AI向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警，Milvus云服务成为多样化AI应用场景的理想选择，包括多模态搜索、检索增强生成（RAG）、搜索推荐、内容风险识别等。您还可以利用开源的Attu工具进行可视化操作，进一步促进应用的快速开发和部署。

Dify 平台基本介绍

Dify 是开源人工智能应用开发平台，具有低代码的工作流和友好的用户界面的特点，其核心使命是通过将“后端即服务”（Backend-as-a-Service）与“大语言模型运维”（LLMOps）的理念深度融合，来彻底简化和加速AI应用的构建全过程。

作为一个全栈式的解决方案，Dify 在后端层面，提供了稳定可靠的API服务、数据管理等基础设施，让开发者无需从零搭建；在 LLM 运维层面，提供了一个直观的可视化提示词编排界面，让复杂的提示工程变得简单高效。其内置的高质量检索增强生成（RAG）引擎，能够轻松连接企业文档、数据库等私有知识库，让大模型基于特定领域的知识进行回答，有效减少了信息幻觉，并确保答案的准确性和可追溯性。

操作步骤

前提条件

已创建阿里云 Milvus 实例。具体操作，请参见快速创建Milvus实例。
已开通百炼服务并获得 API-KEY。具体操作，请参见开通DashScope并创建API-KEY。

安装与配置Dify

安装 Dify

在开始之前，请确保本地Git、Docker、Docker-Compose 安装完毕。具体操作，请参见 Docker&Docker Compose安装(离线+在线) 和安装Git。

将dify项目通过git命令clone到本地

git clone https://github.com/langgenius/dify.git

cd dify
cd docker
cp .env.example .env

修改配置文件.env

VECTOR_STORE=milvus
MILVUS_URI=http://YOUR_ALIYUN_MILVUS_ENDPOINT:19530
MILVUS_USER=YOUR_ALIYUN_MILVUS_USER
MILVUS_PASSWORD=YOUR_ALIYUN_MILVUS_PASSWORD