大家好，我是橙哥！今天我们来看一下如何用 Dify 和 Notion 打造一个轻量级金融数据库，首先我从服务器的MySQL数据库向Notion同步了今天的量化策略选股结果数据。

同步后的Notion表格数据如下所示：

下面我们来看一下如何将Notion表格数据同步到dify知识库。首先打开dify主页，点击创建知识库。

在创建知识库页面，选择同步自Notion内容，并绑定Notion空间，选择你要同步的Notion表格数据。

下一步进行数据处理，系统可以自动帮我们进行文本分段和清洗，索引质量我们可以选择高质量或者经济的方式，这两者的区别是高质量方法调用了系统默认的接口进行处理，需要消耗token，而经济的方法使用了离线的向量引擎，无须消耗token。

在检索设置中，我们可以选择向量检索、全文检索和混合检索，这里主要看你的数据类型和偏好。

创建好知识库之后，知识库就可以集成到应用中作为上下文引用了，可以在提示词中进行编排引用，也可以创建成可独立使用的ChatGPT索引插件。

这里我们可以打开刚刚创建好的知识库。在这里可以进行元数据相关的设置，比如文档类型、技术参数等。

知识库创建好之后，如果Notion有新的数据更新，我们只需要在dify的知识库界面打开设置，点击同步按钮即可一键同步Notion的数据。

下面我们来看一下如何在dify中使用知识库，首先我们创建一个空白应用，选择聊天助手和基础编排，并设置好bot的名称和描述。

写好提示词之后，在上下文选项里，我们选择并添加引用刚才创建的知识库。

在调试页面与聊天机器人对话，来测试我们的知识库。可以看到聊天助手给出的回答引用自我们刚才创建的知识库。

总结

在这篇文章，我们学习了如何利用Dify和Notion构建一个轻量级金融数据库。首先，我们将量化策略选股结果从服务器同步到Notion，形成表格数据。接着，我们在Dify中创建知识库，选择从Notion同步数据，并进行了数据处理和检索设置，并在Notion数据更新时一键同步到Dify。

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