지식 기반 검색 노드는 Dify 지식 기반에서 사용자 질문과 관련된 텍스트 콘텐츠를 쿼리하도록 설계되었으며, 이는 대규모 언어 모델(LLM)에서 후속 답변의 컨텍스트로 사용될 수 있습니다.
지식 기반 검색 노드 구성에는 4가지 주요 단계가 포함됩니다.
- 쿼리 변수 선택
- 쿼리를 위한 지식 기반 선택
- 메타데이터 필터링 적용
- 검색 전략 구성
쿼리 변수 선택지식 기반 검색 시나리오에서 쿼리 변수는 일반적으로 사용자의 입력 질문을 나타냅니다. 대화형 애플리케이션의 “시작” 노드에서 시스템은 “sys.query”를 사용자 입력 변수로 미리 설정합니다. 이 변수는 사용자 질문과 가장 밀접한 관련이 있는 텍스트 청크를 지식 기반에서 쿼리하는 데 사용할 수 있습니다. 지식 기반에 전송되는 최대 쿼리 내용은 200자입니다.쿼리를 위한 지식 기반 선택지식 기반 검색 노드 내에서 Dify의 기존 지식 기반을 추가할 수 있습니다. Dify에서 지식 기반을 생성하는 방법은 지식 기반 도움말 문서를 참조하세요 .메타데이터 필터링 적용메타데이터 필터링을 사용하여 지식 기반에서 문서 검색을 세부적으로 조정할 수 있습니다. 자세한 내용은 애플리케이션 내 지식 기반 통합 에서 메타데이터 필터링을 참조하세요 .검색 전략 구성노드 내 개별 지식 베이스의 인덱싱 전략 및 검색 모드를 수정할 수 있습니다. 이러한 설정에 대한 자세한 설명은 지식 베이스 도움말 문서를 참조하세요 .
Dify는 다양한 지식 기반 검색 시나리오에 대해 “N-to-1 Recall”과 “Multi-way Recall”이라는 두 가지 회수 전략을 제공합니다. N-to-1 모드에서는 지식 기반 쿼리가 함수 호출을 통해 실행되므로 시스템 추론 모델을 선택해야 합니다. Multi-way Recall 모드에서는 결과 재순위 지정을 위해 Rerank 모델을 구성해야 합니다. 이 두 가지 회수 전략에 대한 자세한 설명은 도움말 문서 의 검색 모드 설명을 참조하십시오 .
