大家好,我是橙哥!今天我们来看一下如何用 Dify 和 Notion 打造一个轻量级金融数据库,首先我从服务器的MySQL数据库向Notion同步了今天的量化策略选股结果数据。
同步后的Notion表格数据如下所示:
下面我们来看一下如何将Notion表格数据同步到dify知识库。首先打开dify主页,点击创建知识库。
在创建知识库页面,选择同步自Notion内容,并绑定Notion空间,选择你要同步的Notion表格数据。
下一步进行数据处理,系统可以自动帮我们进行文本分段和清洗,索引质量我们可以选择高质量或者经济的方式,这两者的区别是高质量方法调用了系统默认的接口进行处理,需要消耗token,而经济的方法使用了离线的向量引擎,无须消耗token。
在检索设置中,我们可以选择向量检索、全文检索和混合检索,这里主要看你的数据类型和偏好。
创建好知识库之后,知识库就可以集成到应用中作为上下文引用了,可以在提示词中进行编排引用,也可以创建成可独立使用的ChatGPT索引插件。
这里我们可以打开刚刚创建好的知识库。在这里可以进行元数据相关的设置,比如文档类型、技术参数等。
知识库创建好之后,如果Notion有新的数据更新,我们只需要在dify的知识库界面打开设置,点击同步按钮即可一键同步Notion的数据。
下面我们来看一下如何在dify中使用知识库,首先我们创建一个空白应用,选择聊天助手和基础编排,并设置好bot的名称和描述。
写好提示词之后,在上下文选项里,我们选择并添加引用刚才创建的知识库。
在调试页面与聊天机器人对话,来测试我们的知识库。可以看到聊天助手给出的回答引用自我们刚才创建的知识库。
总结
在这篇文章,我们学习了如何利用Dify和Notion构建一个轻量级金融数据库。首先,我们将量化策略选股结果从服务器同步到Notion,形成表格数据。接着,我们在Dify中创建知识库,选择从Notion同步数据,并进行了数据处理和检索设置,并在Notion数据更新时一键同步到Dify。
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