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dify应用:另类的关键词检索

发布日期:2025-06-12 12:20:28 浏览次数: 1554
作者:5ycode

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推荐语

探索Dify应用中关键词检索的创新用法,通过三种检索模式对比揭示最佳实践方案。

核心内容:
1. Dify 1.2.0元数据功能的局限性分析
2. 向量检索/全文检索/混合检索三种模式的详细对比实验
3. 中医案例测试展示不同检索模式的实际效果差异

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

 

背景

在使用ragflow的时候,分片的时候,有个比较好用的功能,就是自动关键词提取功能。

我们在检索的时候,可以通过调整语义和关键词的权重来检索知识。从而实现关键词+语义的互补。

而在dify的rag中,是没有关键词的。在dify1.2.0的时候,dify新增了一个元数据的功能,我们可以给文档设置元数据,从而在检索的时候,通过元数据作为关键词,可以过滤一部分内容。

但是该功能是文档级别的,并不能匹配到分段内容。

我们先看下我接下来的检索实验。

dify中的检索实验

在dify中一共有三中模式。

  • • 向量检索: 向量化用户输入的问题并生成查询文本的数学向量,比较查询向量与知识库内对应的文本向量间的距离,寻找相邻的分段内容。
  • • 全文检索:关键词检索,即索引文档中的所有词汇。用户输入问题后,通过明文关键词匹配知识库内对应的文本片段,返回符合关键词的文本片段;类似搜索引擎中的明文检索。
  • • 混合检索: 同时执行全文检索和向量检索,通过权重或 Rerank 模型,从查询结果中选择匹配用户问题的最佳结果。

知识库配置

为了减少干扰,我使用同一个文档,同一个向量模型,4个知识库做测试。

  • • 知识库1:bge-m3-向量检索
  • • 知识库2:bge-m3- 全文检索
  • • 知识库3:bge-m3-混合-权重
  • • 知识库4:bge-m3-混合-rerank

知识库1:bge-m3-向量检索

知识库2:bge-m3- 全文检索

知识库3:bge-m3-混合-权重

知识库4:bge-m3-混合-rerank

测试文档

## 案例1:风寒感冒

- **症状描述**:鼻塞流清涕、畏寒无汗、头痛、咳嗽白痰、舌淡苔白
    
- **理论依据**:《伤寒论》太阳病理论,寒邪束表致卫阳被遏。大椎为诸阳之会可散寒解表,风门为风邪出入门户,合谷属阳明经通调肺气
    
- **配穴方案**:大椎、风门、合谷
    
- **操作流程**:先灸大椎20分钟至潮红,再灸风门15分钟,最后灸合谷10分钟。每日1次,连续3天
    

## 案例2:脾胃虚寒型胃痛

- **症状描述**:胃脘冷痛、喜温喜按、食少便溏、四肢不温、舌淡胖有齿痕
    
- **理论依据**:《针灸甲乙经》"中脘主腹胀不通",配合胃经合穴足三里健运脾土,神阙温补元阳
    
- **配穴方案**:中脘、足三里、神阙
    
- **操作流程**:神阙隔姜灸5壮,中脘悬灸25分钟,足三里双穴各灸15分钟。饭前操作,隔日1次
    

## 案例3:寒凝血瘀型痛经

- **症状描述**:经前小腹冷痛拒按、经血紫暗有块、得热痛减、面色青白
    
- **理论依据**:《妇人大全良方》寒客胞宫理论,关元为任脉与三阴经交会穴,三阴交统调阴经,次髎温通胞宫
    
- **配穴方案**:关元、三阴交、次髎
    
- **操作流程**:经前3天开始灸,关元灸30分钟,三阴交双穴各15分钟,次髎20分钟。每日1次至经期第2天

分片设置


分片规则统一如上图。
  • • 父子分段
    • • 父段分片标识##
    • • 字段分片标识默认\n

检索结果

在我的分片内容中有健运脾土 这个


向量检索中,能召回到

在全文检索中,反而没有召回到,这就让我有点惊讶(先问了下chatgpt,后续研究下这里的代码)


混合检索-rerank也召回到了

混合-权重也召回到了。

这只是我测试的一个词,而在实际使用的时候,检索效果依赖具体 query 与文本 embedding 的相似度,因此具备不确定性。 而全文检索整个知识库就没有几个文档,就得2~3秒的,性能不高。后续得自己看下源码。

于是我就在想如何加上关键词,让检索更精准。

关键词设置

于是我想到了父子分段的子分段。

我是不是可以在整理数据的时候,提取出关键词,然后将关键词作为子分段,反正父子检索式检索到内容以后,会把整个父分段作为上下文。

于是我让大模型生成关键词,然后添加进去。

子分段作为独立的关键词,并向量化存储,然后检索的时候,理论上应提升检索召回率,但仍依赖 embedding 的语义表达,不能等同于精确匹配

我看了代码,没对query做改写。为啥score这么低?

然后我就问了下chatgpt,回答如下:

这细节上的点,还得深入研究下,看下源代码,以及做更多的样本测试。

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