知识检索 - Dify Docs

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使用知识检索节点将已有知识库集成到你的工作流中。该节点在指定知识库中检索与查询相关的信息，并将检索结果作为上下文内容输出，供下游节点（如 LLM）使用。以下是在对话流中使用知识检索节点的示例：

使用知识检索节点前，请确保至少有一个可用的知识库。了解如何创建知识库，请参阅知识库。

在 Dify Cloud 上，知识检索操作受订阅计划的频率限制。详见知识库请求频率限制。

配置知识检索节点

要使知识检索节点正常工作，你需要指定：

你还可以使用文档元数据来启用基于筛选的检索，进一步提升检索精度。

设置节点需要在选定知识库中检索的查询内容。

查询文本：选择一个文本变量。例如，在对话流中使用 userinput.query 引用用户输入，或在工作流中使用自定义的文本类型用户输入变量。
查询图片：选择一个图片变量，例如用户通过用户输入节点上传的图片，通过图片进行检索。图片大小限制为 2 MB。
对于自托管部署，可通过环境变量 ATTACHMENT_IMAGE_FILE_SIZE_LIMIT 调整图片大小限制。

当添加了至少一个多模态知识库时，才会出现查询图片选项。此类知识库带有 Vision 标签，表示其使用了多模态嵌入模型。

添加一个或多个已有知识库，供节点检索与查询相关的内容。当添加了多个知识库时，会同时从所有知识库中检索，然后合并结果并根据节点级检索设置进行处理。

带有 Vision 标签的知识库支持跨模态检索——基于语义相关性同时检索文本和图片。

你可以点击已添加知识库旁的编辑图标来修改其设置。

进一步调整节点在从知识库获取检索结果后的处理方式。

检索设置分为知识库级和知识检索节点级两层。可以将其理解为两道连续的筛选：知识库设置决定初始结果池，节点设置进一步重排或缩小结果范围。

Rerank 设置
- 权重分数：重排时语义相似度与关键词匹配的相对权重。语义权重越高越偏向语义相关性，关键词权重越高越偏向精确匹配。
  仅当所有已添加的知识库均为高质量模式时，才可使用权重分数。
- Rerank 模型：使用 Rerank 模型根据与查询的相关性对所有结果重新评分和排序。
  如果添加了多模态知识库，请同时选择多模态 Rerank 模型（带有 Vision 标签）。否则，检索到的图片将被排除在重排序和最终输出之外。
Top K：重排后返回的最大结果数。选择 Rerank 模型时，该值将根据模型的最大输入容量（模型一次可处理的文本量）自动调整。
Score 阈值：返回结果的最低相似度分数。低于该阈值的结果将被排除。较高的阈值意味着更严格的相关性，较低的阈值则包含更广泛的匹配。

使用已有的文档元数据将检索范围限定在知识库内的特定文档，以提升检索精度。启用元数据过滤后，知识检索节点仅搜索符合指定元数据条件的文档，而非整个知识库。这在内容多样的大型知识库中尤其有用。

知识检索节点将检索结果输出为名为 result 的变量，它是一个包含检索到的文档分段的数组，包含内容、元数据、标题和其他属性。当检索结果包含图片附件时，result 变量还包含一个名为 files 的字段，其中包含图片详情。

要在 LLM 节点中使用检索结果作为上下文：

在对话流中，默认情况下引用知识的响应旁会显示引用来源。你可以在画布右上角的功能中关闭引用和归属来禁用此功能。