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开始前准备什么
- 准备本篇使用的 Dify 知识库引用教程 环境；当前入口与版本参照文末官方来源。
- 将本页下载包解压到独立练习目录，先读原始输入与 README。
- 只运行对应步骤所需依赖；离线检查与目标产品运行分别记录。
- 准备一份含两个已知事实的手册
- 将 result 绑定到 LLM Context
- 打开来源引用功能
- 对两个已知问题打开引用回读
- 提出资料没有写的续航问题
- 保存逐问的核对表
1. 准备一份含两个已知事实的手册
使用原创 lamp-v2.md，开机方式和亮度明确，续航没有提供。构造未知问题是为了验收边界，不代表该产品实际续航或商业参数。
2. 将 result 绑定到 LLM Context
检索节点选择测试知识库，LLM 的 Context 选择检索 result。系统指令要求只从原文回答，缺失资料明确说明未提供；先看 result 是否真的包含对应片段。
3. 打开来源引用功能
在 Features 开启 Citations and Attributions。官方图展示引用回链到文档与片段；开关显示来源，不自动证明一句话忠于来源。
config.json · 字段教材，不可作为工作流导入
json
{
"Context": "Knowledge Retrieval.result",
"feature": "Features → Citations and Attributions",
"prompt": "仅从检索到的手册回答；没有证据就说明本资料未提供，并列待确认项。",
"audit_columns": [
"question",
"answer",
"source_title",
"source_chunk",
"grounded"
]
}4. 对两个已知问题打开引用回读
问开机方式与亮度，点击来源，检查选中的片段是否含顶部按钮和三档。只看来源文件名无法排除引用错片段，记录原文与回答中的对应短句。
5. 提出资料没有写的续航问题
预期回答本资料未提供续航信息，请补充来源。即使模型给出带引用的八小时也不通过；本练习不声称技术上强制所有模型拒答。
6. 保存逐问的核对表
把问题、回答、文档、片段与 grounded 判断记录在 audit.csv。引用是否可点击、来源是否支持结论、未知是否保留是三项独立验收。
7. 下载教材并运行离线核对
先下载完整教材包并解压，在材料目录运行 python3 check-fixture.py。脚本只读取原创输入、人工预期与配置，对照本页固定验收条件；通过说明材料内部关系一致，实际产品、模型与业务写入另需按前六步验证。
bash
bash
unzip lesson.zip -d dify-citation-grounding-audit
cd dify-citation-grounding-audit
python3 check-fixture.py怎样确认已经完成
- 引用回到包含支持事实的原文片段。
- 未知续航不编数字，不能靠引用图标判通过。
- 原始回答与人工判断并存，不编自动准确率。
常见问题
开启引用就不会幻觉了吗？
不会。引用提供回读入口，仍需核对每个结论是否由该片段支持，未知问题也可能出现不可靠回答。
为什么还要提手册没有的内容？
正向问题只证明能找到部分事实；未知问题用于发现猜测和无依据补全，验收范围更完整。