包阅导读总结
1.
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Dify 知识库、多路召回、N 选 1 召回、检索策略、升级调整
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2.
Dify 知识库将于 2024 年 9 月 1 日起停用“N 选 1 召回”策略，采用“多路召回”策略，以提升检索精确度。用户需相应调整，不同版本有不同操作，可通过设置调整权重或 Rerank 模型。Dify 会持续优化改造知识库。
3.
– 知识库召回功能更新
– 停用“N 选 1 召回”策略
– 存在缺陷，导致检索结果不全面、不准确
– 采用“多路召回”策略
– 可灵活配置，提升检索效果
– 用户操作指南
– Dify Cloud 用户：可手动调整，9 月 1 日未调整将自动切换
– 社区版或本地部署企业版用户：9 月 1 日后新版本不再支持，将提供数据迁移脚本
– “多路召回”Rerank 设置
– 包括权重设置和 Rerank 模型配置项
– 未来计划
– 对知识库进行更深度改造，增强开放性和灵活性
4.
思维导图：
文章地址：https://mp.weixin.qq.com/s/Kt6ZjfM0DRu6t8cawXY0jQ
文章来源：mp.weixin.qq.com
作者：Dify.AI
发布时间：2024/8/5 16:09
语言：中文
总字数：1520字
预计阅读时间：7分钟
评分：87分
标签：知识库检索,多路召回,Dify,RAG,检索策略
以下为原文内容
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🧐 为什么停用“N 选 1 召回”策略？
我们基于大量实践和社区用户反馈，发现“N 选 1 召回”策略存在明显缺陷。这种策略仅匹配单个知识库，且匹配的目标知识库严重依赖于 LLM 对知识库描述的理解。在检索匹配知识库时，可能会出现不合理的判断，导致检索结果不全面、不准确，无法提供高质量的查询答案。
🔀 一个更好的检索方案：可配置的“多路召回”
我们强烈建议你从现在开始使用新的多路召回配置，以获得更精确的检索效果。
🛸 你需要做什么？
☁️ 对于 Dify Cloud 用户：
如果你创建的应用关联了知识库且选择了“N 选 1 召回”方案，你现在可以通过以下路径手动将原有的“N 选 1 召回”策略调整为“多路召回”：上下文（Context）—> 召回策略（Retrieval Setting）
注意：如果你在 2024 年 9 月 1 日前未进行调整，系统将自动为你切换到新的多路召回配置（默认配置）。一般来说，这将为你带来更好的检索结果。你可以随时在设置界面调整语义和关键词的权重或设置 Rerank 模型，以满足你的实际需求。
📦 对于 Dify 社区版或本地部署的企业版用户：
2024 年 9 月 1 日后发布的新版本中将不再支持“N 选 1 召回”功能。届时，我们将提供数据迁移脚本以便升级。请留意我们的 release 公告。
🛠️ 如何使用“多路召回” Rerank 设置？
📖 帮助文档：
https://docs.dify.ai/v/zh-hans/guides/knowledge-base/integrate_knowledge_within_application
🔚 写在最后
我们一直在听取社区用户的声音并不断优化 Dify 的 RAG 方案，本次升级仅是我们动作的第一步，接下来我们将会对知识库进行更深度的改造以增强 RAG 的开放性和灵活性，适应来自社区和客户的多样性需求。我们很乐意听到你的任何声音和反馈，欢迎扫描下方二维码，加入我们讨论更多。
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