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我们基于大量实践和社区用户反馈,发现“N 选 1 召回”策略存在明显缺陷。这种策略仅匹配单个知识库,且匹配的目标知识库严重依赖于 LLM 对知识库描述的理解。在检索匹配知识库时,可能会出现不合理的判断,导致检索结果不全面、不准确,无法提供高质量的查询答案。
? 一个更好的检索方案:可配置的“多路召回”
用户可以根据需求选择是否使用 Rerank 策略;
新增语义和关键词权重设置功能,允许手动调整语义匹配与关键词匹配的平衡,以优化检索效果;
我们强烈建议你从现在开始使用新的多路召回配置,以获得更精确的检索效果。
? 你需要做什么?
如果你创建的应用关联了知识库且选择了“N 选 1 召回”方案,你现在可以通过以下路径手动将原有的“N 选 1 召回”策略调整为“多路召回”:上下文(Context)—> 召回策略(Retrieval Setting)
注意:如果你在 2024 年 9 月 1 日前未进行调整,系统将自动为你切换到新的多路召回配置(默认配置)。一般来说,这将为你带来更好的检索结果。你可以随时在设置界面调整语义和关键词的权重或设置 Rerank 模型,以满足你的实际需求。
? 对于 Dify 社区版或本地部署的企业版用户:
2024 年 9 月 1 日后发布的新版本中将不再支持“N 选 1 召回”功能。届时,我们将提供数据迁移脚本以便升级。请留意我们的 release 公告。
?️ 如何使用“多路召回” Rerank 设置?
自定义关键词和语义的权重:除了单独的关键词和语义搜索,我们还提供了灵活的自定义权重设置。通过不断调试二者的权重,你可以找到符合业务场景的最佳比例,这在独特的需求场景或复杂知识结构的召回中尤其适用。
53AI,企业落地应用大模型首选服务商
产品:大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务
承诺:先做场景POC验证,看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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