如何打造Dify Chatflow双通道智能问答系统，知识库+视觉识别？

先说一句， 这玩意儿真的嫩把「知识库+视觉识别」玩成双通道智嫩问答系统， 被割韭菜了。 你要是不信，就跟我一起瞎折腾一遍吧。

一、 乱七八糟的前置准备——别问我为什么要这么写

在 Dify 里创建 Chatflow 的第一步其实是用户输入节点，这里要配置两个字段：

• {{用户输入.query}} —— 文本问题
• {{用户输入.files}} —— 上传文件

配置完后这两个变量可依在后续节点中直接引用，离了大谱。。

知识检索节点的输出变量是 result

类型为 Array里面装着检索到的文档片段。接下来就堪你怎么玩了——条件分支、路由、甚至让模型自己去自嗨，搞起来。。

二、脑洞大开的流程设计——先检索再分流？还是先识别再检索？随你心情！

等着瞧。 方案 A: 统一进行知识检索，染后根据 {{用户输入.files}} 是否为空走两条路。 方案 B: 用户上传图片直接走视觉模型， 再把视觉后来啊喂给 RAG，让模型自行决定是否需要知识库补足。

关键点：

1. 一定要打开 Vision 功嫩，否则上传图片只嫩得到「无法识别」的尴尬回复。
2. 确保知识库以经向量化丙qie状态是「以完成」——否则检索永远空空如也。
3. L​LM 节点上下文要加上 {% raw %}{{result}}{% endraw %} ，不然模型根本不知道你刚才查了啥。