上节课完成后，你已经搭建好了最基本的Dify环境了，这节课我们学习如何用Dify搭建企业内部AI问答机器人。简单说这个AI机器人可以解决新员工入职企业后，有不懂的问题，直接问这个机器人就可以了，而不再需要复杂的培训。
好的，废话不多说，直接开始搭建这样的AI机器人。
嵌入模型（Embedding模型）
你需要先上传知识库，这个很简单，比如我们把公司的员工手册上传到Dify的知识库中（视频中会展示上传方法）。然后这里有个索引方式，这里有两个选项高质量和经济。
- 高质量：调用嵌入模型处理文档实现更精确的检索，可以帮助LLM生成高质量的答案。
- 经济：不用AI模型，而只是把句子分成关键词进行检索（比如一个句子分成10个关键词），准确性不高。
这里说的嵌入模型，也就是Embedding模型。我们先来了解一下什么是Embedding模型。
Embedding模型可以理解为一种“数据翻译官”，它把人类能看懂的文字、图片、视频等内容，转换成计算机能理解的“数学语言”——也就是一串数字组成的向量。
bge-m3模型
经过我多次测试，发现bge-m3模型效果最好，所以我就用这个模型来搭建这个AI机器人。
这是一个开源的Embedding模型。BGE-M3 是一个专门处理文本的“超级翻译官”，它能把各种语言、各种长度的文字（比如一句话、一篇文章甚至整本书）转换成计算机能理解的“数学密码”。
这里需要使用Ollama把bge-m3模型下载到本地，你可以到Ollama的官网下载，然后在搜索栏搜索bge-m3，然后选择bge-m3，复制下面的运行指令。
ollama run bge-m3
键盘按Win+R打开运行，然后输入cmd，回车打开命令行，然后把复制的指令粘贴进去，回车运行。就可以下载bge-m3模型了。
下载好后，在本地Dify里增加一个模型，这里要注意选择Text Embedding，然后点击输入模型名称,我这里是bge-m3，地址是http://host.docker.internal:11434 然后点击保存。
其他的保持默认即可，这样模型就安装好了。需要注意的就是模型类型要选择Text Embedding。
这些都完成后，再次上传知识库，就可以使用高级高质量的索引方式了。
知识库嵌入bge-m3模型
当bge-m3模型安装好后，还需要在本地知识库里（也就是员工手册）进行嵌入bge-m3模型。再次点击创建知识库，然后上传员工手册，点击下一步，选择高质量,Embedding模型选择bge-m3，剩下的保持默认即可，然后点击保存并处理。
做完这部就进行嵌入了，嵌入完成后，这个知识库（员工手册），就可以使用了。
创建内部AI问答机器人
当知识库准备好以后，就可以新创建一个新的聊天了。到工作室界面，点击创建空白应用，然后选择聊天助手,给应用起个名字，然后可输入一段描述。然后点击创建。
在知识库模块中选择你刚才添加的员工手册，然后就可以问个问题测试一下了。
我是一名刚入职的员工，什么时候可以休年休假？
测试中可以看出，聊天对话已经给出了答案，而且引用了员工手册中的内容，测试好以后就可以发布这个应用了。这样一个内部员工使用的AI机器人就已经建立完成了。
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