GITBOOK-167: No subject
|
After Width: | Height: | Size: 141 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 141 KiB After Width: | Height: | Size: 36 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 36 KiB After Width: | Height: | Size: 587 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 587 KiB After Width: | Height: | Size: 441 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 441 KiB After Width: | Height: | Size: 295 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 295 KiB After Width: | Height: | Size: 10 MiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 10 MiB After Width: | Height: | Size: 446 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 446 KiB After Width: | Height: | Size: 505 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 505 KiB After Width: | Height: | Size: 219 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 219 KiB After Width: | Height: | Size: 732 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 732 KiB After Width: | Height: | Size: 516 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 516 KiB After Width: | Height: | Size: 595 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 595 KiB After Width: | Height: | Size: 556 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 193 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 193 KiB After Width: | Height: | Size: 415 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 415 KiB After Width: | Height: | Size: 295 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 295 KiB After Width: | Height: | Size: 319 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 319 KiB After Width: | Height: | Size: 493 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 493 KiB After Width: | Height: | Size: 516 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 516 KiB After Width: | Height: | Size: 766 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 766 KiB After Width: | Height: | Size: 439 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 439 KiB After Width: | Height: | Size: 460 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 460 KiB After Width: | Height: | Size: 583 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 88 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 88 KiB After Width: | Height: | Size: 295 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 295 KiB After Width: | Height: | Size: 187 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 187 KiB After Width: | Height: | Size: 497 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 497 KiB After Width: | Height: | Size: 766 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 766 KiB After Width: | Height: | Size: 758 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 758 KiB After Width: | Height: | Size: 516 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 516 KiB After Width: | Height: | Size: 674 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 183 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 183 KiB After Width: | Height: | Size: 356 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 356 KiB After Width: | Height: | Size: 301 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 301 KiB After Width: | Height: | Size: 445 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 445 KiB After Width: | Height: | Size: 712 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 712 KiB After Width: | Height: | Size: 660 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 660 KiB After Width: | Height: | Size: 573 KiB |
|
|
@ -8,11 +8,11 @@
|
|||
|
||||
为了方便快速上手使用,您可以在“探索”中找到智能助手的应用模板,添加到自己的工作区,或者在此基础上进行自定义。在全新的 Dify 工作室中,你也可以从零编排一个专属于你自己的智能助手,帮助你完成财务报表分析、撰写报告、Logo 设计、旅程规划等任务。
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>探索-智能助手应用模板</p></figcaption></figure>
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>探索-智能助手应用模板</p></figcaption></figure>
|
||||
|
||||
在“工作室-助手型应用”内选择智能助手即可开始编排。
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (2) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>工作室-构建智能助手</p></figcaption></figure>
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (2) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>工作室-构建智能助手</p></figcaption></figure>
|
||||
|
||||
选择智能助手的推理模型,智能助手的任务完成能力取决于模型推理能力,我们建议在使用智能助手时选择推理能力更强的模型系列如 gpt-4 以获得更稳定的任务完成效果。
|
||||
|
||||
|
|
@ -20,7 +20,7 @@
|
|||
|
||||
你可以在“提示词”中编写智能助手的指令,为了能够达到更优的预期效果,你可以在指令中明确它的任务目标、工作流程、资源和限制等。
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (2) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>编排智能助手的指令提示词</p></figcaption></figure>
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (2) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>编排智能助手的指令提示词</p></figcaption></figure>
|
||||
|
||||
### 添加助手需要的工具
|
||||
|
||||
|
|
@ -30,7 +30,7 @@
|
|||
|
||||
你可以直接使用 Dify 生态提供的第一方内置工具,或者轻松导入自定义的 API 工具(目前支持 OpenAPI / Swagger 和 OpenAI Plugin 规范)。
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (3) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>添加助手需要的工具</p></figcaption></figure>
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (3) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>添加助手需要的工具</p></figcaption></figure>
|
||||
|
||||
工具使用户可以在 Dify 上创建更强大的 AI 应用,如你可以为智能助理型应用(Agent)编排合适的工具,它可以通过任务推理、步骤拆解、调用工具完成复杂任务。另外工具也可以方便将你的应用与其他系统或服务连接,与外部环境交互,如代码执行、对专属信息源的访问等。
|
||||
|
||||
|
|
@ -48,7 +48,7 @@
|
|||
|
||||
您可以为智能助手配置一套会话开场白和开场问题,配置的对话开场白将在每次用户初次对话中展示助手可以完成什么样的任务,以及可以提出的问题示例。
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (4) (1).png" alt=""><figcaption><p>配置会话开场白和开场问题</p></figcaption></figure>
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (4) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>配置会话开场白和开场问题</p></figcaption></figure>
|
||||
|
||||
### 调试与预览
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -53,7 +53,7 @@
|
|||
|
||||
通过进入“应用构建->日志与标注->标注”开启标注回复开关:
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (3) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>日志与标注中开启标注回复</p></figcaption></figure>
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (3) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>日志与标注中开启标注回复</p></figcaption></figure>
|
||||
|
||||
### 在标注后台设置标注回复参数
|
||||
|
||||
|
|
@ -63,7 +63,7 @@
|
|||
|
||||
**Embedding 模型**:用于对标注文本进行向量化,切换模型时会重新生成嵌入。
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (4) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>设置标注回复参数</p></figcaption></figure>
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (4) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>设置标注回复参数</p></figcaption></figure>
|
||||
|
||||
### 批量导入标注问答对
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -93,7 +93,7 @@ Dify 目前已支持 Cohere Rerank 模型,通过进入“模型供应商-> Coh
|
|||
|
||||
通过进入“数据集->创建数据集->检索设置”页面并在添加 Rerank 设置。除了在创建数据集可以设置 Rerank ,你也可以在已创建的数据集设置内更改 Rerank 配置,在应用编排的数据集召回模式设置中更改 Rerank 配置。
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt="" width="563"><figcaption><p>数据集检索模式中设置 Rerank 模型</p></figcaption></figure>
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt="" width="563"><figcaption><p>数据集检索模式中设置 Rerank 模型</p></figcaption></figure>
|
||||
|
||||
**TopK**:用于设置 Rerank 后返回相关文档的数量。
|
||||
|
||||
|
|
@ -101,4 +101,4 @@ Dify 目前已支持 Cohere Rerank 模型,通过进入“模型供应商-> Coh
|
|||
|
||||
通过进入“提示词编排->上下文->设置”页面中设置为多路召回模式时需开启 Rerank 模型。
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>数据集多路召回模式中设置 Rerank 模型</p></figcaption></figure>
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>数据集多路召回模式中设置 Rerank 模型</p></figcaption></figure>
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -4,7 +4,7 @@
|
|||
|
||||
知识库内已上传的每个文档都会以文本分段(Chunks)的形式进行存储,你可以在分段列表内查看每一个分段的具体文本内容。
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (3) (1).png" alt=""><figcaption><p>查看已上传的文档分段</p></figcaption></figure>
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (3) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>查看已上传的文档分段</p></figcaption></figure>
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
|
|
@ -34,11 +34,11 @@
|
|||
|
||||
在分段列表内点击 「 添加分段 」 ,可以在文档内自行添加一个或批量添加多个自定义分段。
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (2) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (2) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
|
||||
|
||||
批量添加分段时,你需要先下载 CSV 格式的分段上传模板,并按照模板格式在 Excel 内编辑所有的分段内容,再将 CSV 文件保存后上传。
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (4).png" alt=""><figcaption><p>批量添加自定义分段</p></figcaption></figure>
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (4) (1).png" alt=""><figcaption><p>批量添加自定义分段</p></figcaption></figure>
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -4,11 +4,11 @@
|
|||
|
||||
Dify 知识库内提供了文本召回测试的功能,用于调试不同检索方式及参数配置下的召回效果。你可以在 **源文本** 输入框输入常见的用户问题,点击 **测试** 并在右侧的 **召回段落** 查看召回结果。在 **最近查询** 内可以查看到历史的查询记录;若知识库已关联至应用内,由应用内触发的知识库查询也可以在此查看记录。
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>召回测试</p></figcaption></figure>
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>召回测试</p></figcaption></figure>
|
||||
|
||||
点击源文本输入框右上角的图标可以更换当前知识库的检索方式和具体参数,**保存之后仅在召回测试的调试过程中生效**。在召回测试完成调试并确认更改知识库的检索参数时,需要在 [知识库设置 > 检索设置](retrieval\_test\_and\_citation.md#zhi-shi-ku-she-zhi) 中进行更改。
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (2) (1).png" alt=""><figcaption><p>召回测试-检索设置</p></figcaption></figure>
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (2) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>召回测试-检索设置</p></figcaption></figure>
|
||||
|
||||
**召回测试建议步骤:**
|
||||
|
||||
|
|
@ -27,8 +27,8 @@ Dify 知识库内提供了文本召回测试的功能,用于调试不同检索
|
|||
|
||||
在应用内测试知识库效果时,你可以进入 **工作室 -- 添加功能 -- 引用归属**,打开引用归属功能。
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (1).png" alt=""><figcaption><p>打开引用与归属功能</p></figcaption></figure>
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>打开引用与归属功能</p></figcaption></figure>
|
||||
|
||||
开启功能后,当大语言模型回复问题时引用来自知识库的内容时,可以在回复内容下面查看到具体的引用段落信息,包括**原始分段文本、分段序号、匹配度**等。点击引用分段上方的 **跳转至知识库 ,**可以快捷访问该分段所在的知识库分段列表,方便开发者进行调试编辑。
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (2).png" alt=""><figcaption><p>查看回复内容的引用信息</p></figcaption></figure>
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (2) (1).png" alt=""><figcaption><p>查看回复内容的引用信息</p></figcaption></figure>
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -37,11 +37,11 @@ Notion集成分为**内部集成**(internal integration)和**外部集成**
|
|||
|
||||
点击“**New integration**”按钮,类型默认是 **Internal**(不可修改),选择关联的空间,输入集成名称并上传 logo 后,点击“Submit”,集成创建成功。
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (2) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (2) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
|
||||
|
||||
创建集成后,您可以根据需要在 Capabilities 选项卡下更新其设置,并在 Secrets 下点击 “Show” 按钮然后复制 Secrets。
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (3) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (3) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
|
||||
|
||||
复制后回到 Dify 源代码下,在 **.env** 文件里配置相关环境变量,环境变量如下:
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -35,7 +35,7 @@ Dify 目前已支持主流的模型供应商,例如 OpenAI 的 GPT 系列、An
|
|||
|
||||
Dify 在需要模型时,会根据使用场景来选择设置过的默认模型。在 `设置 > 模型供应商` 中设置默认模型。
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (2) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (2) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
|
||||
|
||||
### 接入模型设置
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -9,7 +9,7 @@ Dify 支持接入 Replicate 上的 [Language models](https://replicate.com/colle
|
|||
3. 挑选模型。在 [Language models](https://replicate.com/collections/language-models) 和 [Embedding models](https://replicate.com/collections/embedding-models) 下挑选模型。
|
||||
4. 在 Dify 的 `设置 > 模型供应商 > Replicate` 中添加模型。
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (4) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (4) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
|
||||
|
||||
API key 为第 2 步中设置的 API Key。Model Name 和 Model Version 可以在模型详情页中找到:
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -14,8 +14,8 @@
|
|||
|
||||
示例2:输出图片+LLM回复
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
|
||||
<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1).png" alt="" width="275"><figcaption></figcaption></figure>
|
||||
<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt="" width="275"><figcaption></figcaption></figure>
|
||||
|
||||
提示:直接回复节点可以不作为最终的输出节点,作为流程过程节点时,可以在中间步骤流式输出结果。
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,23 +1,56 @@
|
|||
# 问题分类
|
||||
|
||||
问题分类器定义用户问题的分类条件,LLM 能够根据分类描述定义对话的进展方式。如图所示,在一个典型的客服机器人场景中,问题分类器可以作为知识库检索的前置步骤,对用户意图进行识别,分类处理后能够有效提高知识库的召回效果。
|
||||
### **定义**
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../../.gitbook/assets/output (6).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
|
||||
通过定义分类描述,LLM 能够根据用户输入推理与之相匹配的分类并输出分类结果。
|
||||
|
||||
配置问题分类器节点主要包含三个部分:
|
||||
***
|
||||
|
||||
1. 选择输入变量
|
||||
2. 配置推理模型
|
||||
3. 编写分类方法
|
||||
### **场景**
|
||||
|
||||
#### **选择输入变量**
|
||||
常见的使用情景包括**客服对话分类、客户评论分类、邮件批量分类**等。
|
||||
|
||||
在对话类客户情景中,你可以将「开始节点」中的用户输入变量(sys.query)作为问题分类器的输入变量,在自动化/批处理场景中,你可以将客户评价或者邮件内容作为输入变量。
|
||||
在一个典型的产品客服问答场景中,问题分类器可以作为知识库检索的前置步骤,对用户输入问题意图进行分类处理,分类后导向下游不同的知识库查询相关的内容,以精确回复用户的问题。
|
||||
|
||||
#### **配置推理模型**
|
||||
下图为产品客服场景的示例工作流模板:
|
||||
|
||||
问题分类器依靠 LLM 的自然语言处理能力对文本进行分类,你需要为分类器配置一个推理模型。在配置推理模型之前,你可能需要在「系统设置-模型供应商」内完成模型配置。具体配置方式可以参考[模型配置说明](https://docs.dify.ai/v/zh-hans/guides/model-configuration)。选择好模型后可以对模型参数进行配置。
|
||||
<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (2).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
|
||||
|
||||
#### **编写分类条件**
|
||||
在该场景中我们设置了 3 个分类标签/描述:
|
||||
|
||||
你可以手动添加多个分类,通过编写符合该分类的关键词或者描述语句,根据分类条件描述,问题分类器能够根据用户输入的语义来选择适合的流程路径。
|
||||
* 分类 1 :**与售后相关的问题**
|
||||
* 分类 2:**与产品操作使用相关的问题**
|
||||
* 分类 3 :**其他问题**
|
||||
|
||||
当用户输入不同的问题时,问题分类器会根据已设置的分类标签/描述自动完成分类:
|
||||
|
||||
* “**iPhone 14 如何设置通讯录联系人?**” —> “**与产品操作使用相关的问题**”
|
||||
* “**保修期限是多久?**” —> “**与售后相关的问题**”
|
||||
* “**今天天气怎么样?**” —> “**其他问题**”
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
### 如何配置
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (3).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
|
||||
|
||||
**配置步骤:**
|
||||
|
||||
1. **选择输入变量**,指用于分类的输入内容,客服问答场景下一般为用户输入的问题 `sys.query`;
|
||||
2. **选择推理模型**,问题分类器基于大语言模型的自然语言分类和推理能力,选择合适的模型将有助于提升分类效果;
|
||||
3. **编写分类标签/描述**,你可以手动添加多个分类,通过编写分类的关键词或者描述语句,让大语言模型更好的理解分类依据。
|
||||
4. **选择分类对应的下游节点,**问题分类节点完成分类之后,可以根据分类与下游节点的关系选择后续的流程路径。
|
||||
|
||||
#### **高级设置:**
|
||||
|
||||
**指令:**你可以在 **高级设置-指令** 里补充附加指令,比如更丰富的分类依据,以增强问题分类器的分类能力。
|
||||
|
||||
**记忆:**开启记忆后问题分类器的每次输入将包含对话中的聊天历史,以帮助 LLM 理解上文,提高对话交互中的问题理解能力。
|
||||
|
||||
**记忆窗口:**记忆窗口关闭时,系统会根据模型上下文窗口动态过滤聊天历史的传递数量;打开时用户可以精确控制聊天历史的传递数量(对数)。
|
||||
|
||||
**输出变量:**
|
||||
|
||||
`class_name`
|
||||
|
||||
即分类之后输出的分类名。你可以在下游节点需要时使用分类结果变量。
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -38,7 +38,7 @@ Dify 目前已支持 Cohere Rerank 模型,通过进入“模型供应商-> Coh
|
|||
|
||||
通过进入“数据集->创建数据集->检索设置”页面并在添加 Rerank 设置。除了在创建数据集可以设置 Rerank ,你也可以在已创建的数据集设置内更改 Rerank 配置,在应用编排的数据集召回模式设置中更改 Rerank 配置。
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt="" width="563"><figcaption><p>数据集检索模式中设置 Rerank 模型</p></figcaption></figure>
|
||||
<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt="" width="563"><figcaption><p>数据集检索模式中设置 Rerank 模型</p></figcaption></figure>
|
||||
|
||||
\*\*TopK:\*\*用于设置 Rerank 后返回相关文档的数量。
|
||||
|
||||
|
|
@ -50,4 +50,4 @@ Dify 目前已支持 Cohere Rerank 模型,通过进入“模型供应商-> Coh
|
|||
|
||||
关于多路召回模式的说明:🔗
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>数据集多路召回模式中设置 Rerank 模型</p></figcaption></figure>
|
||||
<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>数据集多路召回模式中设置 Rerank 模型</p></figcaption></figure>
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -26,7 +26,7 @@
|
|||
|
||||
以下是多路召回模式的技术流程图:
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (2) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>多路召回</p></figcaption></figure>
|
||||
<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (2) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>多路召回</p></figcaption></figure>
|
||||
|
||||
由于多路召回模式不依赖于模型的推理能力或数据集描述,该模式在多数据集检索时能够获得质量更高的召回效果,除此之外加入 Rerank 步骤也能有效改进文档召回效果。因此,当创建的知识库问答应用关联了多个数据集时,我们更推荐将召回模式配置为多路召回。\
|
||||
\
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -125,7 +125,7 @@ Query or prefix prompt is too long, you can reduce the preix prompt, or shrink t
|
|||
|
||||
如下方表格示例,仅需保留第二行的表头,首行(表格1)为多余表头,需删掉。
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
|
||||
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
|
||||
|
||||
### 20 买了 ChatGPT plus,为什么在 dify 里还不能使用 GPT4?
|
||||
|
||||
|
|
|
|||