大家好，我是橙哥！当天咱们来看一下如何用 Dify 和 Notion 打造一个轻量级金融数据库，首先我从主机的MySQL数据库向Notion同步了当天的量化战略选股结果数据。
同步后的Notion表格数据如下所示：
上方咱们来看一下如何将Notion表格数据同步到dify常识库。首先关上dify主页，点击创立常识库。
在创立常识库页面，选用同步自Notion内容，并绑定Notion空间，选用你要同步的Notion表格数据。
下一步启动数据解决，系统可以智能帮咱们启动文本分段和荡涤，索引品质咱们可以选用高品质或许经济的模式，这两者的区别是高品质方法调用了系统自动的接口启动解决，须要消耗token，而经济的方法经常使用了离线的向量引擎，毋庸消耗token。
在检索设置中，咱们可以选用向量检索、全文检索和混合检索，这里重要看你的数据类型和偏好。
创立好常识库之后，常识库就可以集成到运行中作为高低文援用了，可以在揭示词中启动编排援用，也可以创立成可独立经常使用的ChatGPT索引插件。
这里咱们可以关上刚刚创立好的常识库。在这里可以启动元数据相关的设置，比如文档类型、技术参数等。
常识库创立好之后，假设Notion有新的数据降级，咱们只有要在dify的常识库界面关上设置，点击同步按钮即可一键同步Notion的数据。
上方咱们来看一下如何在dify中经常使用常识库，首先咱们创立一个空白运行，选用聊天助手和基础编排，并设置好bot的称号和形容。
写好揭示词之后，在高低文选项里，咱们选用并减少援用刚才创立的常识库。
在调试页面与聊天机器人对话，来测试咱们的常识库。可以看到聊天助手给出的回答援用自咱们刚才创立的常识库。
总结
在这篇文章，咱们学习了如何应用Dify和Notion构建一个轻量级金融数据库。首先，咱们将量化战略选股结果从主机同步到Notion，构成表格数据。接着，咱们在Dify中创立常识库，选用从Notion同步数据，并启动了数据解决和检索设置，并在Notion数据降级时一键同步到Dify。
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