GITBOOK-219: No subject

zh_CN/guides/application-design/agent.md

@@ -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) (1) (1) (1) (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) (1) (1) (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) (1) (1) (1) (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) (1) (1) (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) (1) (1) (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) (1) (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) (1) (1) (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) (1) (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。
 

zh_CN/guides/biao-zhu/annotation-reply.md

@@ -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) (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) (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
 

zh_CN/guides/knowledge-base/integrate_knowledge_within_application.md

@@ -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) (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) (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) (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) (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>

zh_CN/guides/knowledge-base/knowledge_and_documents_maintenance.md

@@ -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) (1) (1) (1) (1) (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) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>查看已上传的文档分段</p></figcaption></figure>
 
 ***
 
@@ -34,7 +34,7 @@
 
 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) (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>
 
 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。
 

zh_CN/guides/knowledge-base/retrieval_test_and_citation.md

@@ -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) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>召回测试</p></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (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) (1) (1) (1) (1) (1) (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) (1) (1) (1) (1) (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) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (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) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (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) (1) (1) (1) (1) (1) (1).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) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>查看回复内容的引用信息</p></figcaption></figure>

zh_CN/guides/knowledge-base/sync-from-notion.md

@@ -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) (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) (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) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (3) (1) (1) (1) (1) (1) (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：
 

zh_CN/guides/model-configuration/README.md

@@ -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) (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) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
 
 ### 接入模型设置
 

zh_CN/guides/model-configuration/load_balancing.md

@@ -6,7 +6,7 @@
 
 你可以在 **模型供应商 -- 模型列表 -- 设置模型负载均衡** 打开该功能，并在同一个模型上添加多个凭据 (API key)。
 
-<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (2) (1).png" alt="" width="563"><figcaption><p>模型负载均衡</p></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (2) (1) (1).png" alt="" width="563"><figcaption><p>模型负载均衡</p></figcaption></figure>
 
 {% hint style="info" %}
 模型负载均衡为付费特性，您可以通过[订阅 SaaS 付费服务](../../getting-started/cloud.md#ding-yue-ji-hua)或者购买企业版来开启该功能。
@@ -14,7 +14,7 @@
 
 默认配置中的 API Key 为初次配置模型供应商时添加的凭据，您需要点击 **增加配置** 添加同一模型的不同 API Key 来正常使用负载均衡功能。
 
-<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (3) (1).png" alt="" width="563"><figcaption><p>配置负载均衡</p></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (3) (1) (1).png" alt="" width="563"><figcaption><p>配置负载均衡</p></figcaption></figure>
 
 **需要额外添加至少 1 个模型凭据**即可保存并开启负载均衡。
 

zh_CN/guides/workflow/node/answer.md

@@ -14,8 +14,8 @@
 
 示例2：输出图片+LLM回复
 
-<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (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) (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) (1) (1).png" alt="" width="275"><figcaption></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (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。

zh_CN/guides/workflow/node/http_request.md

@@ -15,12 +15,12 @@
 
 你可以通过配置 HTTP 请求的包括 URL、请求头、查询参数、请求体内容以及认证信息等。 
 
-<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (229).png" alt="" width="338"><figcaption><p>HTTP 请求节点配置</p></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (2).png" alt="" width="332"><figcaption><p>HTTP 请求配置</p></figcaption></figure>
 
 ### 2 场景
 
 这个节点的一个实用特性是能够根据场景需要，在请求的不同部分动态插入变量。比如在处理客户评价请求时，你可以将用户名或客户ID、评价内容等变量嵌入到请求中，以定制化自动回复信息或获取特定客户信息并发送相关资源至特定的服务器。
 
-<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (228).png" alt=""><figcaption><p>客户评价分类</p></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
 
 HTTP 请求的返回值包括响应体、状态码、响应头和文件。值得注意的是，如果响应中包含了文件（目前仅支持图片类型），这个节点能够自动将文件保存下来，供流程后续步骤使用。这样的设计不仅提高了处理效率，也使得处理带有文件的响应变得简单直接。

zh_CN/guides/workflow/node/ifelse.md

@@ -25,7 +25,7 @@
 
 ### 场景
 
-<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
 
 以上图**文本总结工作流**为例
 
@@ -37,4 +37,4 @@
 
 涉及复杂的条件判断时，可以设置多重条件判断，在条件之间设置 **AND** 或者 **OR**，即在条件之间取**交集**或者**并集**。
 
-<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt="" width="369"><figcaption><p>多重条件判断</p></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt="" width="369"><figcaption><p>多重条件判断</p></figcaption></figure>

zh_CN/guides/workflow/node/iteration.md

@@ -64,7 +64,7 @@
 
 #### **示例 2：长文章迭代生成器（另一种编排方式）**
 
-<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (2).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (2) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
 
 * 在 **开始节点** 内输入故事标题和大纲
 * 使用 **LLM 节点** 生成文章小标题，以及小标题对应的内容
@@ -138,7 +138,7 @@
 
 **使用代码节点转换**
 
-<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1).png" alt="" width="334"><figcaption><p>代码节点转换</p></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1).png" alt="" width="334"><figcaption><p>代码节点转换</p></figcaption></figure>
 
 ```python
 def main(articleSections: list):
@@ -150,7 +150,7 @@ def main(articleSections: list):
 
 **使用模板节点转换**
 
-<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (3).png" alt="" width="332"><figcaption><p>模板节点转换</p></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (3) (1).png" alt="" width="332"><figcaption><p>模板节点转换</p></figcaption></figure>
 
 ```django
 {{ articleSections | join("\n") }}

zh_CN/guides/workflow/node/knowledge_retrieval.md

@@ -18,7 +18,7 @@
 
 ### 3 如何配置
 
-<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (2) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>知识检索配置</p></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (2) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>知识检索配置</p></figcaption></figure>
 
 **配置流程：**
 
@@ -43,6 +43,6 @@
 
 当用户提问时，若在知识检索中召回了相关文本，文本内容会作为上下文变量中的值填入提示词，提供 LLM 回复问题；若未在知识库检索中召回相关的文本，上下文变量值为空，LLM 则会直接回复用户问题。
 
-<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (3) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>配置下游 LLM 节点</p></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (3) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>配置下游 LLM 节点</p></figcaption></figure>
 
 该变量除了可以作为 LLM 回复问题时的提示词上下文作为外部知识参考引用，另外由于其数据结构中包含了分段引用信息，同时可以支持应用端的 [**引用与归属**](../../knowledge-base/retrieval\_test\_and\_citation.md#id-2-yin-yong-yu-gui-shu) 功能。

zh_CN/guides/workflow/node/llm.md

@@ -4,7 +4,7 @@
 
 调用大语言模型回答问题或者对自然语言进行处理。
 
-<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>LLM 节点</p></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>LLM 节点</p></figcaption></figure>
 
 ***
 

zh_CN/guides/workflow/node/parameter_extractor.md

@@ -16,7 +16,7 @@
 
 2. **将文本转换为结构化数据**，如长故事迭代生成应用中，作为[迭代节点](iteration.md)的前置步骤，将文本格式的章节内容转换为数组格式，方便迭代节点进行多轮生成处理。
 
-<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>
 
 3. **提取结构化数据并使用** [**HTTP 请求**](http\_request.md) ，可请求任意可访问的 URL ，适用于获取外部检索结果、webhook、生成图片等情景。
 
@@ -24,7 +24,7 @@
 
 ### 3 如何配置
 
-<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (3) (1) (1).png" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (3) (1) (1) (1).png" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>
 
 **配置步骤**
 

zh_CN/guides/workflow/node/question_classifier.md

@@ -14,7 +14,7 @@
 
 下图为产品客服场景的示例工作流模板：
 
-<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>
 
 在该场景中我们设置了 3 个分类标签/描述：
 
@@ -32,7 +32,7 @@
 
 ### 3 如何配置
 
-<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (3) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (3) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
 
 **配置步骤：**
 

zh_CN/learn-more/extended-reading/retrieval-augment/rerank.md

@@ -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) (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) (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) (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) (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>

zh_CN/learn-more/extended-reading/retrieval-augment/retrieval.md

@@ -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) (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) (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。\
 \

zh_CN/learn-more/faq/llms-use-faq.md

@@ -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) (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) (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？