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如何使用 Flock 创建支持文档检索的 RAG 应用？

2025-09-05

1.5 K

RAG 应用搭建全流程指南

在 Flock 中构建 RAG（检索增强生成）应用包含五个关键步骤：

文档准备：将 PDF 等格式的源文件上传至工作目录
流程设计：
- 拖入”文件输入节点”指定文档路径
- 连接”RAG 节点”配置向量数据库参数
- 绑定”LLM 节点”生成最终回答
模型配置：在 LLM 节点中设置 API 密钥和温度(temperature)等参数
检索优化：
- 调整 top_k 参数控制返回文档数量
- 设置相似度阈值过滤低质量结果
结果验证：输入”文件第3章的主要内容是什么？”等测试问题

高级技巧：可通过”Python 节点”对检索结果进行后处理，例如添加自定义评分算法或结果排序逻辑。当源文档变更时，只需更新文件即可自动同步，无需修改工作流结构。

本答案来源于文章《Flock：低代码工作流编排快速构建聊天机器人》

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