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zh_CN/SUMMARY.md

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   * [提示词初始模版参考](advanced/prompt-engineering/prompt-engineering-template.md)
 * [检索增强生成](advanced/retrieval-augment/README.md)
   * [混合检索](advanced/retrieval-augment/hun-he-jian-suo.md)
-  * [召回模式](advanced/retrieval-augment/zhao-hui-mo-shi.md)
   * [重排序](advanced/retrieval-augment/zhong-pai-xu.md)
+  * [召回模式](advanced/retrieval-augment/zhao-hui-mo-shi.md)
 * [数据集管理](advanced/datasets/README.md)
   * [从 Notion 导入数据](advanced/datasets/sync-from-notion.md)
   * [通过 API 维护数据集](advanced/datasets/maintain-dataset-via-api.md)

zh_CN/advanced/retrieval-augment/zhao-hui-mo-shi.md

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 当用户构建知识库问答类的 AI 应用时，如果在应用内关联了多个数据集，Dify 在检索时支持两种召回模式：N选1召回模式和多路召回模式。
 
-<figure><img src="https://langgenius.feishu.cn/space/api/box/stream/download/asynccode/?code=MGJlNTMxZWM1ZjdjZjBjZGY0Y2ZhNDc5Y2QzNTIwOWJfYU5nR2ZMV25VREpUZ1k1eG0yVEljVGk0NTMxTnY1NFpfVG9rZW46TWd1dmJDNzJyb1pCVXR4bmZXTmMzM2ZHbjBlXzE3MDAyMjA0MTQ6MTcwMDIyNDAxNF9WNA" alt=""><figcaption><p>召回模式设置</p></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (125).png" alt=""><figcaption><p>召回模式设置</p></figcaption></figure>
 
 ### N选1召回模式
 
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 在用户上传数据集时，系统将自动为数据集创建一个摘要式的描述。为了在该模式下获得最佳的召回效果，你可以在“数据集->设置->数据集描述”中查看到系统默认创建的摘要描述，并检查该内容是否可以清晰的概括数据集的内容。
 
-以下是N选1召回模式的技术流程图：
+以下是 N 选 1 召回模式的技术流程图：
 
-<figure><img src="https://langgenius.feishu.cn/space/api/box/stream/download/asynccode/?code=ZTcyMTE4MjhmYjdiMDg5YTdjOGE3MjFjOWQ1MWRlMmRfd2l3bE11U3V5TExNdzMzRHVjRjlSUTFXbTRqSEJNaHdfVG9rZW46SXpWM2JVSUVQb2JUcEl4Z3dMcWNPMU5UbkVlXzE3MDAyMjA0MTQ6MTcwMDIyNDAxNF9WNA" alt=""><figcaption><p>N 选 1 召回</p></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (123).png" alt=""><figcaption><p>N 选 1 召回</p></figcaption></figure>
 
-因此，在查询数据集过多，或者数据集描述差异较小时，该模式的保证召回的效果会受到影响。该模式更适用于数据集数量较少的应用。OpenAI Function Call 已支持多个工具调用，Dify 将在后续版本中改进该模式为 “N选M召回” 。\
+因此，在查询数据集过多，或者数据集描述差异较小时，该模式的保证召回的效果会受到影响。该模式更适用于数据集数量较少的应用。
+
+提示：OpenAI Function Call 已支持多个工具调用，Dify 将在后续版本中升级该模式为 “N选M召回” 。\
 
 
 ### 多路召回模式
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 以下是多路召回模式的技术流程图：
 
-<figure><img src="https://langgenius.feishu.cn/space/api/box/stream/download/asynccode/?code=ODg4ZDgzODEwMmMwYmQ5ZjE1MzE5MDM4ZTY5ODdhOGVfMTBkNmpza0RoSTMzQ1hwSkE5N1JsOXc4c05HZ3JHWlBfVG9rZW46TGk2YmJOek0xb3RVTUx4aUdKbWNkOG5Obk5lXzE3MDAyMjA0MTQ6MTcwMDIyNDAxNF9WNA" alt=""><figcaption><p>多路召回</p></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (124).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。因此，当创建的知识库问答应用关联了多个数据集时，我们推荐将召回模式配置为多路召回。\
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