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简介

你可以通过知识检索节点将已有知识库集成到 Chatflow 或 Workflow 应用中。该节点在指定知识库中检索与查询相关的信息，并将检索结果作为上下文内容传递给下游节点（如 LLM）使用。 知识检索节点在 Chatflow 中的典型用例如下：
  1. 开始 节点收集用户问题。
  2. 知识检索 节点在指定知识库中检索与用户问题相关的内容，并输出检索结果。
  3. LLM 节点基于用户问题和检索结果生成回复。
  4. 直接回答 节点将 LLM 的回复输出给用户。
知识检索节点用例
使用知识检索节点前，确保至少有一个可用的知识库。了解如何创建知识库，阅读 知识库。

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配置知识检索节点

要使知识检索节点正常工作，你需要指定：
  • 检索什么（查询内容）
  • 在哪里检索（知识库）
  • 如何处理检索结果（节点级检索设置）
你还可以利用文档元数据实现基于筛选的检索，进一步提升检索精度。

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指定查询内容

设置节点需要在指定知识库中检索的查询内容。
  • 查询变量：选择一个文本变量。例如，在 Chatflow 中可用 sys.query 引用用户输入，而在 Workflow 中则可选择开始节点中定义的文本类型变量。

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选择检索的知识库

为节点添加一个或多个知识库，用于检索与查询内容相关的信息。 添加了多个知识库时，会同时检索所有知识库，合并结果并根据 节点级检索设置 进行处理。
点击已添加知识库对应的 编辑 图标，可直接在知识检索节点内修改其设置。了解更多设置说明，阅读 调整知识库设置。

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调整节点级检索设置

设置节点在获取知识库检索结果后的处理方式。
检索设置分为知识库级和节点级两层。可将其理解为先后两道筛选：知识库设置决定初步的检索结果池，而节点设置对结果进行重排序（Rerank）或进一步筛选。
  • Rerank 设置
    • 权重设置：语义相似度与关键词匹配的权重。语义权重高则更注重语义相关性，关键词权重高则更偏向精确匹配。
      仅当所有已添加的知识库使用的索引方式均为高质量时，才会出现 权重设置 的选项。
    • Rerank 模型：根据与查询内容的相关性，对所有结果的相似度分数进行重新评定和排序。
  • Top K：重排序后返回的最大结果数。选择 Rerank 模型时，该值将根据模型的最大输入容量自动调整。
  • Score 阈值：返回结果的最低相似度分数。低于该阈值的结果会被过滤。阈值高表示对结果的相关性更严格，阈值低则更宽松。

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启用元数据过滤

可利用已有的文档元数据，将检索范围限定在知识库的特定文档内，以进一步提升检索精度。 启用元数据过滤后，知识检索节点仅会检索符合指定元数据过滤条件的文档，而非整个知识库。尤其适用于内容多样的大型知识库。
了解如何创建与管理文档元数据，阅读 元数据。

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输出变量

知识检索节点将检索结果输出为 result 变量，即一个包含分段内容、元数据、标题等属性的文档分段数组。

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搭配 LLM 节点使用知识检索节点

如需在 LLM 节点中基于检索结果回答用户问题：
  1. 在 上下文 字段中，选择知识检索节点的 result 变量。
  2. 在提示词字段中，同时引用 上下文 变量和用户输入变量（如 Chatflow 中的 sys.query）。