【竞品分析】Dify.AI的全解析（2/2）
对Dify的知识库进行重点分析，描述知识库的创建流程和各项高级设置，包含了各种分段切片设置、索引建立方式和检索方式细节。
同时也结合Dify的RAG的最佳实践，描述了混合搜索、多路召回、Rerank的细节，让RAG在召回率和精准率达到较好的效果和平衡。
模块研究
【竞品分析】Dify.AI的全解析（1/2）
Dify.ai，一个生成式AI应用创新引擎，对其产品特性、应用类型以及高级设置等方面进行了详细的分析。
Dify.ai的目标是提供构建生成式AI原生应用所需的核心技术栈，让开发者可以专注于创造应用的核心价值。其产品主要包括两种应用类型：文本生成型和对话型。此外，Dify.ai还提供了一些高级设置，包括通过嵌入方式在更多场景中使用、自动编排、上下文召回设置、聊天增强的相关设置、内容审查以及标注回复设置等。这些设置使得开发者可以更灵活、更深入地利用Dify.ai的功能。
例如，自动编排功能可以帮助开发者设计和编排Prompt。内容审查功能可以有效预防因LLM产生内容时的随机性可能带来的风险。标注回复设置则为应用提供了可定制的高质量问答回复能力。
Dify.ai为开发者提供了一套全面且灵活的工具集，让他们可以更便捷地开发和运营生成式AI原生应用。
产品操作日志的需求设计思路
最近在研究操作日志，将需求中部分共享部分内容单独抽离出来，将整个需求的调研、实现细节进行描述，供各位小伙伴了解和共同成长。
操作日志基本成为了B端产品的标配，其背后是企业管理层面的诉求，希望借助于操作日志更好的进行监管和促成协作，确保团队行动的一致性。C端产品较少出现操作日志，主要是因为其个人的操作并不会影响他人。虽然操作日志成为标配，但在一定程度上查看团队其他人的行为动作信息依然可能存在一定的法律风险，目前国内基本上没有明确的引导或告知。