如何在应用内集成知识库？

你知道吗？在 Dify 的应用中，你可以关联知识库作为外部知识源，帮助大语言模型更精准地回答用户的问题。接下来，我就用聊天助手为例，带你一步步搞定知识库的集成和优化。

创建聊天助手并关联知识库

首先，我们需要创建应用并关联知识库。具体步骤如下：

1. 进入 Dify 工作室：点击“创建应用”，选择“聊天助手”作为应用类型。
2. 设置上下文：进入“上下文设置”页面，点击“添加”，选择你已经创建好的知识库。
3. 配置召回策略：在“上下文设置”中的“参数设置”里，调整召回策略，让检索内容更贴合用户问题。
4. 启用引用和归属：在“添加功能”中打开“引用和归属”功能，这样用户就能知道答案的来源。
5. 调试与预览：输入与知识库相关的问题进行调试，确保回答准确无误。
6. 保存并发布：调试完成后，保存并发布你的 AI 知识库问答应用。

设置召回模式以提升精确度

如果你的应用关联了多个知识库，设置召回模式是关键。进入“上下文” -> “参数设置” -> “召回设置”，按照以下流程优化召回策略：

1. 多路召回：系统会在所有关联的知识库中检索与用户问题相关的内容，并合并多条检索结果。
2. Rerank 策略：通过 Rerank 策略对检索结果进行排序，选择最匹配的内容回答用户问题。

比如说，你的应用关联了 K1、K2、K3 三个知识库，当用户提问时，系统会在这三个知识库中检索相关内容，并通过 Rerank 策略找到最相关的答案。这个过程不仅科学，还能大幅提升回答的精准度和可信度。

Rerank 策略的两种设置方式

Dify 提供了两种 Rerank 设置，分别适用于不同的业务场景：

1. 权重设置：无需外部模型支持，适合轻量级应用。
   • 语义值为 1：仅启用语义检索模式，适合跨语言查询或没有确切词汇的场景。
   • 关键词值为 1：仅启用关键词检索模式，适合用户知道确切信息的场景。
   • 自定义权重：调整语义和关键词的权重比例，找到最佳匹配策略。
2. Rerank 模型：通过外部评分系统（如 Cohere、Jina AI 等）计算文档相关性分数，按相关性排序返回结果。虽然会产生额外费用，但适用于内容复杂或多语言的知识库。

可调参数优化检索结果

为了进一步优化检索效果，可以调整以下参数：

• TopK：设置返回的文本片段数量，数值越高，召回的内容越多。
• Score 阈值：设置相似度分数的筛选阈值，分数越高，召回的内容越少但更精准。

如何查看已关联的应用？

在知识库页面的左侧信息栏，你可以看到已关联的应用数量。将鼠标悬停在圆形信息图标上，会显示所有已关联的应用列表。点击右侧的跳转按钮即可快速查看对应的应用。

常见问题解答

1. 如何选择 Rerank 设置？
   • 如果用户知道确切信息，使用关键词值为 1。
   • 如果知识库内容较复杂或存在跨语言查询，使用语义值为 1。
   • 如果需要更精准的回答且愿意支付额外费用，使用 Rerank 模型。
2. 为什么找不到“权重设置”？
   • 可能是因为关联的多个知识库使用了不同的嵌入模型。建议统一检索设置或启用 Rerank 模型。
3. 为什么只能看到 Rerank 模型选项？
   • 请检查知识库是否使用“经济”型索引模式，切换为“高质量”索引模式即可。

我的感觉是，Dify 提供的知识库集成功能真的很强大！无论是简单的关键词检索，还是复杂的多语言语义查询，都能找到合适的解决方案。而且通过 Rerank 策略优化检索结果，真的是提升用户体验的利器。如果你也在用 Dify，不妨试试这些功能，看看它能为你的应用带来什么样的提升吧！

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