Tutoriel

Statut éditorial : En attente de relecture

Créer un chatbot RAG avec Dify

Créer une base de connaissances Dify, contrôler les chunks et construire un chatbot avec citations et comportement d’abstention.

Classification du contenu

Types

  • RAG et recherche vectorielle

Technologies

Niveau
Débutant
Publié le
13 août 2026
Dernière relecture
Relecture en attente
Prochaine vérification
13 novembre 2026

Dify permet d’assembler un chatbot et une base de connaissances sans coder toute l’orchestration. La fiabilité dépend toutefois des documents, du découpage et des règles d’accès.

Créer la base de connaissances

Dans Knowledge, créez un dataset dédié à un domaine et à un niveau d’accès. Importez quelques documents représentatifs avec titre, date et source. Choisissez le modèle d’embeddings avant l’indexation.

Contrôler les chunks

Inspectez texte, titres, tableaux et pages. Réglez séparateurs, taille et chevauchement sur des erreurs concrètes. Un PDF scanné nécessite un OCR contrôlé ; vérifiez noms propres et nombres.

Tester le retrieval

Utilisez des questions dont la source est connue. Vérifiez que le bon chunk apparaît dans les premiers résultats et testez une question absente. Ajustez top-k et seuil à partir d’un jeu d’évaluation, pas d’une seule démonstration.

Construire l’application

Créez un Chatbot ou Chatflow, attachez le dataset et configurez le modèle. Dans les instructions : répondre uniquement depuis le contexte, dire information non trouvée si nécessaire et fournir les citations.

N’autorisez pas l’utilisateur à choisir une base à laquelle il n’a pas accès. Pour du multi-tenant, séparez datasets ou appliquez un filtrage d’autorisation avant la recherche.

Tester la conversation

Vérifiez questions de suivi, ambiguïtés, contradictions, prompt injection dans un document et absence de résultat. Les documents sont des données non fiables et ne doivent pas modifier les règles système.

Publier

Protégez l’application, configurez quotas et rétention, puis testez l’API avec une clé à portée minimale. Ne placez pas la clé Dify dans un navigateur public ; utilisez votre backend.

Production

Versionnez prompt, modèle, dataset et paramètres. Mesurez retrieval, abstention, citations, coût et latence. Prévoyez sauvegarde de l’instance et réindexation contrôlée lors d’un changement d’embeddings.

FAQ

Pourquoi les citations sont-elles incorrectes ?

Vérifiez métadonnées des chunks et que l’interface utilise les sources retournées, pas un texte généré.

Dify remplace-t-il la revue documentaire ?

Non. Les documents et droits doivent rester gouvernés par votre organisation.

Tester l’application Dify hors de l’interface

~~~bash export DIFY_URL=http://localhost curl -fsS -X POST "$DIFY_URL/v1/chat-messages" \ -H "Authorization: Bearer $DIFY_APP_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "inputs": {}, "query": "Quelle est la procédure de remboursement ?", "response_mode": "blocking", "conversation_id": "", "user": "test-e2e" }' ~~~

Conservez un jeu de questions avec documents attendus et lancez-le après chaque modification de la base de connaissances. Vérifiez la réponse, les citations et le comportement lorsque la source manque. Utilisez un identifiant utilisateur pseudonymisé et une clé d’application limitée ; ne publiez jamais cette clé dans le code frontend. En production, ajoutez timeout, retry borné et journalisation de l’identifiant de requête.

Sources utilisées