23 | 校验机制：如何通过校验提升题目解答准确率？
邢云阳
你好，我是邢云阳。
上节课，我们借助 MaxKB 产品，用传统 RAG 技术做了题库，并发布了一个数学问答助手。
它的效果就是，当我们问到题库中类似的题目时，由于题库的题目是有题干、也有答案的，因此相当于给了大模型一个例题，大模型可以根据例题来解决新的问题，从而提升问题解答的准确率。
理论上说，题库里的题目越多、越丰富，大模型可参考的例子越多、越详细，那么解决新问题的能力就越强。这其实也反映了业务数据的重要性。个人尝试创业做产品的话，如果没有数据，就如同失去了根基，技术做出花来也是空中楼阁。
回到课程的主题，上节课，我们留了个尾巴，即通过 MaxKB 发布了问答助手后，我们怎么能在第 20 节课里基于 Dify 构建的“作业帮”工作流中调用它呢？这节课，我们就先来实现一下。
使用 API 访问 MaxKB
我们知道 MaxKB 应用发布后，会有多种访问方式，其中有一种是通过 API 访问。
查阅 Swagger 文档
我们点击进入到一个已发布的应用后，就可以在概览的应用信息处看到 API 的访问地址和文档地址。
我们首先点击 API Key，创建一个密钥，用于对 API 的访问。
之后就可以点击 API 文档后的链接，访问到该应用的 Swagger 文档。
文档内容还是很简单的，一共就三条 API，API 的官方使用说明在这：通过 API KEY 进行对话 - MaxKB 文档。简单总结就是这三条是有调用顺序的，先调第二条，拿到应用 id，再调第三条拿到会话 id，最后就可以通过第一条进行对话了。所以，为了演示起来简单些，我们就提前搞定会话 id，最后在 Dify 中，只调用第一条就可以了。
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1. 通过Dify的低代码封装，可以实现复杂应用的开发，包括多个大模型参与、RAG、飞书机器人等功能，无需手动编写大量代码。 2. Dify支持API方式访问应用，例如可以通过前端上传图片、发送对话，后端调用API访问工作流，实现更多业务功能，如用户纠错功能。 3. 在AI时代，竞争的核心不再是技术或工具的比拼，而是思维的比拼，需要改变原有的思维方式，充分利用AI潜力，让工具分担基础工作，以便更多精力投入业务创新中。
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