在人工智能应用日益向边缘侧下沉的趋势下，如何高效利用终端算力搭建本地化知识服务体系，成为企业降本增效与数据安全合规的关键命题。高通 QCS8550 作为高性能边缘计算平台，凭借其强大的多核处理能力与低功耗特性，为本地 AI 部署提供了坚实的硬件底座；而 Dify 作为开源的大语言模型应用开发平台，具备可视化工作流编排、多模型集成及 RAG（检索增强生成）优化等核心能力，能够大幅简化 AI 应用开发流程。本文聚焦高通 QCS8550 与 Dify 协同：边缘端本地知识库构建与 RAG 优化实践，将系统拆解如何在 QCS8550 平台上结合 Dify 的技术优势，从环境搭建、数据预处理、模型适配到 RAG 策略调优，完整呈现本地知识库的全链路建设过程，为边缘 AI 开发者提供可复用的工程化解决方案与性能优化思路。

引用

一、火山引擎是什么？

火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台，将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和应用工具开放给外部企业，帮助企业在数字化升级中实现持续增长。以下是关于它的详细介绍：

产品与服务：包括 4 个方向 17 款技术产品，以及 5 类解决方案。技术产品涵盖智能应用方向（如智能推荐、机器翻译、业务安全）、视觉智能方向（如美化滤镜、人像特效、手势交互等）、数据智能方向（如数据发现者、数据优化师、数据玩家等）、多媒体技术方向（如视频直播、企业直播、视频会议等）。解决方案包括短视频解决方案、视频互动解决方案、大屏互动解决方案、教学互动解决方案、HEIF 图片加速解决方案。
核心优势：
- 技术实力强劲：依托字节跳动的技术积累，在大数据、人工智能、视频云等领域拥有先进技术，如提供全栈 AI 解决方案，支持模型训练、推理、管理等功能；具备高性能的视频处理和分发能力，能提供低延迟、高并发的视频服务。
- 产品丰富多样：涵盖云基础、视频与内容分发、大数据、人工智能、开发与运维等多个领域，可满足企业不同业务场景的需求，如智能推荐服务能为合作伙伴提供定制化推荐算法，数据智能产品能帮助企业挖掘数据价值、优化决策。
- 行业经验丰富：字节跳动在互联网领域的成功实践，为火山引擎积累了丰富的行业经验，使其能够针对不同行业特点提供定制化解决方案，助力企业实现数字化转型和业务增长。
- 开放合作生态：积极与各类合作伙伴开展合作，共同推动技术创新和行业发展，如推出 “万有计划”，联合合作伙伴助力客户数字化转型；发布 “火山方舟”，集成多家 AI 科技公司及科研院所的大模型。

火山引擎在多个行业得到了广泛应用，帮助企业提升了业务效率和竞争力。例如在互联网行业，助力企业实现个性化推荐、广告投放优化等；在金融行业，支持风险控制、反欺诈等应用。

二、RAG是什么？

RAG（检索增强生成）技术详解：让大模型兼具记忆与创新

1、RAG 的核心定义与技术本质

RAG（Retrieval-Augmented Generation）即检索增强生成，是一种将信息检索与语言模型生成能力结合的技术框架。其核心逻辑在于：当大语言模型（LLM）处理任务时，不再仅依赖预训练阶段存储的知识，而是通过实时检索外部知识库，动态获取最新、最相关的信息，并将其融入生成过程。这一机制有效解决了传统 LLM 的 “知识过时”“长文本记忆局限” 等问题，让模型既能保持生成流畅性，又能确保内容的准确性和时效性。

2、RAG 的技术架构与工作流程

RAG 的实现通常包含以下关键环节，形成闭环处理流程：

2.1. 文档预处理与索引构建

文档切分：将海量非结构化文本（如文档、网页、数据库）按语义或结构切分为小块（如段落、句子），便于后续检索。
向量化编码：通过编码器（如 BERT、Sentence-BERT）将文本块转换为高维向量，存储于向量数据库（如 Chroma、Milvus）中，建立索引。

2.2. 查询理解与检索

用户查询解析：对用户问题进行语义理解，提取关键信息（如实体、时间、主题）。
向量检索：将查询转换为向量，在索引中检索语义最相似的文本块，返回相关性最高的内容（通常为 Top-K 结果）。

2.3. 检索结果整合与生成

上下文拼接：将检索到的文本块与用户查询拼接，形成包含外部知识的上下文输入。
模型生成：大语言模型基于该上下文进行推理，结合自身语义理解能力，生成融合外部知识的回答。

2.4. 结果优化与反馈

答案重排 / 过滤：对生成结果进行后处理（如去重、格式规范），确保逻辑连贯。
迭代优化：通过用户反馈或评估指标（如准确率、召回率）调整检索策略（如阈值、索引参数），提升系统性能。

三、RAG 的核心优势与应用场景

1.核心优势

知识时效性：实时获取最新数据（如新闻、财报、政策），避免模型 “知识固化”。
准确性提升：通过外部检索验证事实，减少大模型 “幻觉”（Hallucination）问题。
存储效率：无需将所有知识硬编码到模型参数中，降低训练成本与部署难度。
领域适配性：可针对垂直领域（如法律、医疗）构建专属知识库，提升专业任务表现。

2.典型应用场景

企业智能问答：客服机器人基于内部文档库快速响应客户问题（如产品手册、FAQ）。
学术研究辅助：自动检索文献并生成综述，辅助科研人员快速定位信息。
实时数据分析：结合数据库动态信息生成报告（如金融市场分析、舆情监控）。
专业领域应用：法律文书生成（基于法条检索）、医疗诊断建议（结合最新病例数据）等。

四、RAG 的技术挑战与发展趋势

1.主要挑战

检索精度问题：语义匹配不精准可能导致 “错误知识” 被引入生成过程。
上下文长度限制：大模型输入长度有限，需平衡检索内容量与生成质量。
多轮对话连贯性：跨轮次检索时，如何保持上下文语义的一致性。

2.前沿发展方向

多模态 RAG：融合图像、音频等非文本数据的检索与生成（如根据图片内容检索相关文本信息）。
动态检索策略：基于对话历史动态调整检索时机与范围（如多轮对话中逐步补充知识）。
轻量化部署：优化向量检索与模型推理的效率，适配边缘设备（如手机、IoT 终端）。

五、RAG 与大模型的协同关系

RAG 并非替代大语言模型，而是通过 “外部知识库 + 动态检索” 的方式弥补其不足。例如：

传统 LLM 回答 “2025 年全球 AI 芯片市场规模” 时，可能因预训练数据截止到 2024 年而给出过时答案；
引入 RAG 后，模型可实时检索 2025 年最新报告，结合检索结果生成准确回答，同时利用自身语言能力将数据转化为自然语言表述。

这种 “检索 + 生成” 的模式，正成为企业级大模型应用落地的核心技术路径之一，尤其在需要高频更新知识的场景中具有不可替代的价值。

二、Dify是什么？

Dify 提供了从 Agent 构建到 AI workflow 编排、RAG 检索、模型管理等一系列能力，能帮助开发者快速创建和部署生产级的生成式 AI 应用，包括具有任务分解、推理、工具调用等能力的 AI Agent。通过 Dify，开发者可以利用其低代码 / 无代码开发方式，在可视化界面上轻松定义 Prompt、上下文和插件等，选择不同的大语言模型，并配置各种功能组件来构建出满足特定需求的 AI Agent。例如，可以基于 Dify 创建一个用于客户服务的 AI Agent，它能够理解客户的问题，通过调用知识库或其他工具来生成准确的回答。

Dify 是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，旨在简化和加速生成式 AI 应用的创建和部署。以下是对它的具体介绍：

1.核心优势
- 工作流程：在可视化画布上构建和测试强大的 AI 工作流程，利用平台提供的各种功能以及更多其他功能。
- 全面的模型支持：与数十家推理提供商和自托管解决方案的数百个专有 / 开源 LLM 无缝集成，涵盖 GPT、Mistral、Llama3 和任何兼容 OpenAI API 的模型。
- Prompt IDE：提供直观的界面，用于制作提示、比较模型性能以及向基于聊天的应用程序添加文本转语音等附加功能。
- RAG Pipeline：广泛的 RAG 功能涵盖从文档提取到检索的所有内容，并提供从 PDF、PPT 和其他常见文档格式中提取文本的开箱即用支持。
- 代理能力：可以基于 LLM Function Calling 或 ReAct 定义代理，并为代理添加预构建或自定义工具。Dify 为 AI 代理提供了 50 多个内置工具，例如 Google 搜索、DALL・E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha。
- LLMOps：监控和分析应用程序日志和性能。用户可以根据生产数据和注释不断改进提示、数据集和模型。
- 后端即服务：Dify 的所有产品都配有相应的 API，可以毫不费力地将 Dify 集成到用户自己的业务逻辑中。
2.核心能力
- 核心技术组件支撑：Dify 集成了创建 LLM 应用程序的核心技术组件，涵盖了对众多模型的兼容支持、用户友好的 Prompt 设计界面、高性能的 RAG（检索增强生成）系统，以及可自定义的 Agent 架构。
- 可视化编排和运营：通过直观的界面，实现了 Prompt 的可视化编排、运维流程及数据集的高效管理，极大地加速了 AI 应用程序的开发进程，使开发者能够在短时间内部署完毕，或迅速将 LLM 融入现有系统中，并支持持续性的运维优化。
- 应用模板和编排框架：为开发者配备了开箱即用的应用模板和编排架构，使得开发者能够依托这些资源迅速开发出基于大规模语言模型的生成式 AI 应用程序。此外，该平台还支持随业务需求变化即时、平滑地进行扩容，从而有力推动业务发展。
3.应用类型
- 聊天助手：基于大型语言模型构建的对话助手。
- 文本生成：用于文本生成任务的助手，例如编写故事、文本分类、翻译等。
- 智能体：能够进行任务分解、推理和工具调用的对话式 AI 智能体。
- 工作流：基于流程编排定义更灵活的 LLM 工作流。具体包括面向对话类情景的 Chatflow，适用于客户服务、语义搜索等；以及面向自动化和批处理情景的 Workflow，适合高质量翻译、数据分析等应用程序。

Dify 曾获得 GitHub 全球 LLM 工具增速第一、开源社区年度最具影响力 LLMOps 平台等荣誉。

三、搭建步骤

1.环境准备

将板卡用usb数据线连接到PC端，通过命令行界面adb调试查看本机IP 命令为ifconfig（例:192.168.100.100）
[需含adb相应驱动，自行安装]，adb如何安装使用可以通过大模型查询
ssh -p 2222 aidlux@192.168.100.100登陆到A8550PM2环境
sudo -i切换到root用户，密码aidlux
首先卸载系统内预装的nginx，使80端口释放：

systemctl stop nginx
systemctl disable nginx
kill -9 nginx

然后安装docker-compose：

apt update
apt install docker-compose

2.下载运行Dify

任选一个目录，如/home，下载配置文件

git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
cp .env.example .env
Docker-compose up -d

3.配置dify

docker启动后，一共会有10个容器运行

之后即可通过192.168.100.100(示例)访问Dify的网页端界面，并创建一个管理员账号

4.加载LLM大语言模型

进入dify点击设置

可以选择使用网络上的云端模型（比如火山），也可本地开源模型（Deepseek或qwen2：后面会单独写文章介绍），这里以云端火山引擎的免费模型为例；

跳转火山引擎官网，根据教程获取模型的api及endpoint

这里我们添加LLM和embedding模型各一个

5.添加知识库

导入文件后点下一步

若选择通用、经济方式，则不调用embedding模型，只用本地环境即可完成

若使用父子分段、索引方式选择高质量，则需要调用embedding模型，同时也有更多选择

完成后保存

6.测试

添加一个应用，比如一个聊天机器人

添加知识库以后，就可以根据知识库回答啦

总结

1、核心背景与技术目标

在边缘计算与本地化 AI 应用需求激增的背景下，利用高通 QCS8550 的高性能边缘算力与 Dify 平台的低代码开发能力，构建具备实时检索与知识生成能力的本地知识库，解决企业数据安全、知识时效性及终端算力优化问题。该方案通过 RAG（检索增强生成）技术整合外部知识，提升大模型在边缘端的应用落地效率。

2、关键技术组件解析

火山引擎：企业级 AI 技术底座
- 字节跳动旗下云服务平台，提供智能推荐、视觉智能、数据智能及多媒体技术等 17 款产品，支持全栈 AI 解决方案与低延迟视频服务，为知识库提供云端模型推理与算力支持。
RAG 技术：知识检索与生成的核心框架
- 定义：通过实时检索外部知识库补充大模型预训练知识，解决 “知识过时” 与 “长文本记忆局限” 问题。
- 流程：文档预处理→向量索引构建→语义检索→上下文整合→模型生成→结果优化。
- 优势：提升知识时效性、降低模型存储成本、适配垂直领域（如医疗、法律），减少大模型 “幻觉” 问题。
Dify 平台：LLM 应用开发的一站式工具
- 核心能力：可视化工作流编排、多模型集成（兼容 GPT、Llama3 等）、RAG 流水线（支持 PDF/PPT 文本提取）、AI Agent 构建（含 50 + 内置工具调用）及 LLMOps 运维管理。
- 应用价值：通过低代码 / 无代码方式加速 AI 应用开发，支持聊天助手、智能体、文本生成等场景。

3、本地知识库搭建全流程

环境准备
- 硬件：高通 QCS8550 边缘计算平台。
- 软件：关闭 Nginx 服务，安装 Docker 与 Docker Compose。
Dify 部署
- 克隆 Dify 代码仓库，通过 Docker Compose 启动服务，访问网页端创建管理员账号。
模型配置
- 集成火山引擎云端大模型（如 LLM 与 Embedding 模型）。
知识库构建
- 导入文档（PDF/PPT 等），选择分段策略（通用 / 父子分段）与索引质量（经济 / 高质量），调用 Embedding 模型生成向量索引。
功能测试
- 创建聊天机器人等应用，关联知识库，验证基于检索的问答能力。