> ## Documentation Index
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# 在应用内集成知识库
> 在应用内关联知识库并配置召回设置，让回复更精准
知识库可以作为外部知识提供给大语言模型用于精确回复用户问题，你可以在 Dify 的 [所有应用类型](/zh/2.7.x/learn/key-concepts#dify-应用) 内关联已创建的知识库。
以聊天助手为例，使用流程如下：
1. 进入 **工作室** > **创建应用**，选择 **聊天助手**。
2. 进入 **上下文设置**，点击 **添加**，选择已创建的知识库。
3. 在 **上下文设置** > **参数设置** 内配置 **召回策略**。
4. 在 **添加功能** 内打开 **引用和归属**。
5. 在 **调试与预览** 内输入与知识库相关的用户问题进行调试。
6. 调试完成之后 **保存并发布** 为一个 AI 知识库问答类应用。
## 关联知识库并指定召回模式
如果当前应用的上下文涉及多个知识库，需要设置召回模式以使得检索的内容更加精确。进入 **上下文** > **参数设置** > **召回设置**。
### 召回设置
检索器会在所有与应用关联的知识库中去检索与用户问题相关的文本内容，并将多路召回的相关文档结果合并，以下是召回策略的技术流程图：
根据用户意图同时检索所有添加至 **上下文** 的知识库，在多个知识库内查询相关文本片段，选择所有和用户问题相匹配的内容，最后通过 Rerank 策略找到最适合的内容并回答用户。该方法的检索原理更为科学。
举例：A 应用的上下文关联了 K1、K2、K3 三个知识库，当用户输入问题后，将在三个知识库内检索并汇总多条内容。为确保能找到最匹配的内容，需要通过 Rerank 策略确定与用户问题最相关的内容，确保结果更加精准与可信。
在实际问答场景中，每个知识库的内容来源和检索方式可能都有所差异。针对检索返回的多条混合内容，Rerank 策略是一个更加科学的内容排序机制。它可以帮助确认候选内容列表与用户问题的匹配度，改进多个知识间排序的结果以找到最匹配的内容，提高回答质量和用户体验。
考虑到 Rerank 的使用成本和业务需求，多路召回模式提供了以下两种 Rerank 设置：
**权重设置**
该设置无需配置外部 Rerank 模型，重排序内容 **无需额外花费**。可以通过调整语义或关键词的权重比例条，选择最适合的内容匹配策略。
* **语义值为 1**
仅启用语义检索模式。借助 Embedding 模型，即便知识库中没有出现查询中的确切词汇，也能通过计算向量距离的方式提高搜索的深度，返回正确内容。此外，当需要处理多语言内容时，语义检索能够捕捉不同语言之间的意义转换，提供更加准确的跨语言搜索结果。
> 语义检索指的是比对用户问题与知识库内容中的向量距离。距离越近，匹配的概率越大。参考阅读：[《Dify：Embedding 技术与 Dify 数据集设计/规划》](https://mp.weixin.qq.com/s/vmY_CUmETo2IpEBf1nEGLQ)。
* **关键词值为 1**
仅启用关键词检索模式。通过用户输入的信息文本在知识库全文匹配，适用于用户知道确切的信息或术语的场景。该方法所消耗的计算资源较低，适合在大量文档的知识库内快速检索。
* **自定义关键词和语义权重**
除了仅启用语义检索或关键词检索模式，我们还提供了灵活的自定义权重设置。你可以通过不断调试二者的权重，找到符合业务场景的最佳权重比例。
**Rerank 模型**
Rerank 模型是一种外部评分系统，它会计算用户问题与给定的每个候选文档之间的相似度分数，从而改进语义排序的结果，并返回按相似度分数从高到低排序的文档列表。
虽然此方法会产生一定的额外花费，但是更加擅长处理知识库内容来源复杂的情况，例如混合了语义查询和关键词匹配的内容，或返回内容存在多语言的情况。
Dify 目前支持多个 Rerank 模型，进入 **模型供应商** 页填入 Rerank 模型（例如 Cohere、Jina AI 等模型）的 API Key。
**可调参数**
* **Top K**
用于筛选与用户问题相似度最高的文本片段。系统同时会根据选用模型上下文窗口大小，动态调整分段数量。数值越高，预期被召回的文本分段数量越多。
* **Score 阈值**
用于设置文本片段筛选的相似度阈值。向量检索的相似度分数需要超过设置的分数后才会被召回，数值越高，预期被召回的文本数量越少。