【Dify示例】dify工作流中知识检索节点的使用心得

发布日期：2024-08-28 14:13:57 浏览次数： 7343

作者：提示日记

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“ 最近发现，有不少小伙伴对dify工作流的知识检索节点使用存在不少的疑惑。今天讲讲我对这个节点的使用心得体会。”

我们先看看知识检索节点的官方定义：

从知识库中检索与用户问题相关的文本内容，可作为下游 LLM 节点的上下文来使用。

顾名思义，这个节点的设计初衷，是希望开发者搭配LLM节点使用的。但是在工作流中，LLM节点虽然能直接解析知识检索的输出变量（数组类型）。但是我们一般在实际应用中，不会直接这么做，而是将知识检索节点的内容提取出来，转换成string格式。

这样做有两个好处：

提取的知识库内容，不仅可以被LLM节点使用，同时，还可以被其他节点使用，尤其是当知识检索节点的输出结果存在多个时，这种容许二次加工后的结果，更加有利于LLM使用。
知识检索节点输出的变量是一个数组（result列表类型），这个数组里面不仅仅有检索出来的知识库内容，还有关于本次检索的相关数据，如：多个segment相关参数、score分数、多个块相关参数等。如果对知识检索的top k参数设置大于1，那么这个输出变量中会出现多条记录。当你在工作流中，需要这些参数时，你可以提取出来直接用，而不是再次检索知识库。这就带来一个好处，你的工作流如果较为复杂，并且有类似这种实际需求，可拓展性一下子就体现出来了。

下面我提供两种方法供大家参考：

第一种：当你的top k设置为1的时候，你除了直接接入LLM以外的办法；

第二种：当你的当你的top k设置大于1的时候，使用代码节点提取。

—

当top k参数设置为1时

top k参数解释：

用于筛选与用户问题相似度最高的文本片段。系统同时会根据选用模型上下文窗口大小动态调整分段数量。

请注意，无论你使用哪种检索方式，这个参数都是必须要设置的。

这种情况下，你除了直接接入一个LLM阶段读取以外，其实我建议你不要这么干，虽然LLM节点能读取它的输出数组内容，但是它终究不是string类型，很难被其他大多数节点读取，如；回复节点、参数提取节点、问题分类器节点等。因为这些节点要读取string类型的变量。

所以，我推荐大家在知识检索节点后面接入一个模板转换节点。把数组类型转换成string类型，这样就可以被其他大多数节点也能同样读取，以防哪一天，你的工作流不用大改动，直接调用相应参数就行。

先说好，这是一个不严谨的懒人做法，其实从严谨性、可阅读性上来说，这不是最佳处理办法。

这里要解释一下，当设置大于1时，如果粗暴处理，其实连带着大量的无用内容一并发给大模型了，可能会引起大模型的错误，毕竟大量垃圾内容可能会干扰大模型的正确理解。

那么，你就需要看看第二种情况了。

—

当top k参数>=1时

这个时候，知识检索节点输出的是一个多result列表中就会包含多个字典集合。当然，你设置为1的时候，只有一个哈。

那么在这种情况下，想要满足可扩展性，我们就需要通过代码节点做一次加工处理，本文举例，将多个结果提取并拼接到一起交付给大模型再次优化。

我们先来看看，如果top k参数>=1时，知识检索节点返回的结果长什么样，以下是一个参考示例：

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在这个result列表中，就出现了多个metadata，那么我们想要提取所有metadata中的content内容，并拼接到一起，就需要使用到代码节点了。示例代码如下：

def main(data) -> str:
contents = []
# 遍历结果并提取每个对象的 content 字段for item in data['result']:contents.append(item['content'])
# 将所有内容拼接成一个字符串contentss = "\n".join(contents)return {"result1": contentss}