GITBOOK-160: No subject
vincehe
gitbook-bot
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8e1c821084
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54076bdcbd
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@ -32,8 +32,8 @@
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* [提示词编排](guides/application-design/prompt-engineering/README.md)
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* [提示词专家模式（已下线）](guides/application-design/prompt-engineering/prompt-engineering-1/README.md)
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* [提示词初始模版参考](guides/application-design/prompt-engineering/prompt-engineering-1/prompt-engineering-template.md)
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* [应用附加功能](guides/application-design/application\_feature/README.md)
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* [敏感内容审查](guides/application-design/application\_feature/moderation-tool.md)
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* [应用附加功能](guides/application-design/ying-yong-gong-ju-xiang/README.md)
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* [敏感内容审查](guides/application-design/ying-yong-gong-ju-xiang/moderation-tool.md)
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* [工作流](guides/workflow/README.md)
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* [基本介绍](guides/workflow/introduce.md)
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* [关键概念](guides/workflow/key\_concept.md)
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@ -1,3 +0,0 @@
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# 应用工具箱
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🚧 维护中
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@ -0,0 +1,3 @@
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# 应用附加功能
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🚧 维护中
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@ -31,7 +31,7 @@
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* 单文档的上传大小限制为 15MB；
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* 单次批量上传文件个数上限为 20 个；
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* SaaS 版本的订阅计划限定了**批量上传个数、文档上传总数、向量存储**；
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* SaaS 版本的不同[订阅计划](https://dify.ai/pricing)限定了**批量上传个数、文档上传总数、向量存储**；
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### 3 分段与清洗
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@ -63,18 +63,18 @@
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### 4 ETL 可选配置
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在 RAG 的生产级应用中，为了获得更好的数据召回效果，需要对多源数据进行预处理和清洗，即 ETL （_extract, transform, load_）。为了增强非结构化/半结构化数据的预处理能力，Dify 支持了可选的 ETL 方案：**Dify ETL** 和[ ](https://docs.unstructured.io/welcome)**Unstructured ETL** 。
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在 RAG 的生产级应用中，为了获得更好的数据召回效果，需要对多源数据进行预处理和清洗，即 ETL （_extract, transform, load_）。为了增强非结构化/半结构化数据的预处理能力，Dify 支持了可选的 ETL 方案：**Dify ETL** 和[ ](https://docs.unstructured.io/welcome)[**Unstructured ETL** ](https://unstructured.io/)。
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Unstructured 能够高效地提取并转换您的数据为干净的数据用于后续的步骤，具体信息可参考 [Unstructured 官网](https://unstructured.io/)。
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> Unstructured 能够高效地提取并转换您的数据为干净的数据用于后续的步骤。
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Dify 各版本的 ETL 方案选择：
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* SaaS 版不可选，默认使用 Unstructured ETL；
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* 社区版可选，默认使用 Dify ETL ，可通过[环境变量](../../getting-started/install-self-hosted/environments.md#zhi-shi-ku-pei-zhi)开启 Unstructured ETL；
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提取文件格式支持上的差异如下：
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文件解析支持格式的差异：
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| DIFY Extractor | Unstructured Extractor |
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| DIFY ETL | Unstructured ETL |
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| ---------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------ |
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| txt、markdown、md、pdf、html、htm、xlsx、xls、docx、csv | txt、markdown、md、pdf、html、htm、xlsx、xls、docx、csv、eml、msg、pptx、ppt、xml、epub |
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@ -92,7 +92,7 @@ Dify 各版本的 ETL 方案选择：
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**经济模式**：会使用关键词索引方式，降低了准确度但无需花费 Token。
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**Q\&A 模式（仅在社区版支持）：**Q\&A 分段模式功能，与上述普通的「Q to P」（问题匹配文本段落）匹配模式不同，它是采用「Q to Q」（问题匹配问题）匹配工作，在文档经过分段后，经过总结为每一个分段生成 Q\&A 匹配对，当用户提问时，系统会找出与之最相似的问题，然后返回对应的分段作为答案。这种方式更加精确，因为它直接针对用户问题进行匹配，可以更准确地获取用户真正需要的信息。
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**Q\&A 模式（仅社区版支持）：**Q\&A 分段模式功能，与上述普通的「Q to P」（问题匹配文本段落）匹配模式不同，它是采用「Q to Q」（问题匹配问题）匹配工作，在文档经过分段后，经过总结为每一个分段生成 Q\&A 匹配对，当用户提问时，系统会找出与之最相似的问题，然后返回对应的分段作为答案。这种方式更加精确，因为它直接针对用户问题进行匹配，可以更准确地获取用户真正需要的信息。
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在知识库上传文档时，系统将对文本进行分段，使得用户的提问（输入）能匹配到相关的文本段落（Q to P），最后输出结果。
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