Dify 解析-RAG

最新推荐文章于 2025-07-11 18:35:14 发布
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一、什么是 RAG？

（一）RAG 的基本概念

RAG（Retrieval Augmentation Generation）即检索增强生成。简单来说，RAG 是一种利用外部知识库中的信息来增强大模型生成能力的技术。通过从外部知识库检索相关信息，并将其作为输入提示词的上下文，从而提高大模型生成文本的相关性、准确性和多样性。

（二）RAG 的架构与执行流程

RAG 本质上是一套给大模型提供足够信息的上下文系统。其基本架构如下图所示：

  1. 知识库管理：负责存储和管理外部知识，包括文本数据、多媒体数据等。

  2. 检索引擎：用于从知识库中检索与用户查询相关的信息。

  3. 提示词管理：负责生成和优化提示词。

  4. 模型推理服务：提供大模型的推理能力。

RAG 的执行流程如下图：

具体步骤如下：

  1. 用户输入查询请求。

  2. 检索引擎从知识库中检索相关信息。

  3. 提示词管理生成合适的提示词。

  4. 模型推理服务调用大模型进行推理。

  5. 输出优化生成最终的回答。

（三）RAG 的优势

RAG 的优势在于它只利用大模型的逻辑能力来得到准确的输出，而不使用大模型的任何记忆能力。这种设计方式符合吴恩达课程中的观点，将大模型视作一个逻辑推理引擎。

二、什么是 DIFY？

（一）DIFY 的基本概念

Dify 是一个流行的开源大模型应用开发平台。其核心理念是 "Do It For You"。Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，包括插件、代理/反向代理、数据库/缓存、实验训练和可观测（Open Telemetry）。

（二）DIFY 的工作流程

Dify 的工作流程包括以下几个步骤：

  1. 数据预处理：将原始数据转换为适合模型学习的格式。

  2. 数据检索：根据用户的查询请求，从预先构建的知识库或数据集中检索相关信息。

  3. 提示词生成：将检索到的信息与用户的查询意图相结合，生成合适的提示词。

  4. 内容生成：将提示词输入到大模型中进行推理，生成最终的文本内容。

  5. 输出优化：对生成的内容进行后处理，以提高其质量和可读性。

三、Dify 的 RAG 架构

在 Dify 中，RAG 的实现主要涉及以下几个核心组件：

（一）知识库管理

知识库管理负责存储和管理外部知识，包括文本数据、多媒体数据等。这些知识可以来自多种来源，如企业内部文档、公开数据集、网络资源等。知识库需要具备高效的存储和检索能力，以支持大规模数据的快速访问。

（二）检索引擎

检索引擎用于从知识库中检索与用户查询相关的信息。常见的检索方法有基于关键词的检索、基于向量相似度的检索以及混合检索方法。

召回模式
当用户构建知识库问答类的 AI 应用时，如果在应用内关联了多个数据集，Dify 在检索时支持两种召回模式：N选1召回模式和多路召回模式。

1.N选1召回模式
在用户上传数据集时，系统将自动为数据集创建一个摘要式的描述。为了在该模式下获得最佳的召回效果，可以"数据集->设置->数据集描述"中查看到系统默认创建的摘要描述，并检查该内容是否可以清晰的概括数据集的内容。根据用户意图和数据集描述，由 Agent 自主判断选择最匹配的单个数据集来查询相关文本，适合数据集区分度大且数据集数量偏少的应用。

提示：OpenAI Function Call已支持多个工具调用，Dify将在后续版本中升级该模式为"N选M召回"。

2.多路召回模式（推荐）
根据用户意图同时匹配所有数据集，从多路数据集查询相关文本片段，经过重排序步骤，从多路查询结果中选择匹配用户问题的最佳结果，需配置 Rerank 模型 API。在多路召回模式下，检索器会在所有与应用关联的数据集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，并通过 Rerank 模型对检索召回的文档进行语义重排序。

（三）提示词管理

提示词管理负责生成和优化提示词。提示词的生成可以根据用户查询和检索结果自动完成，也可以由用户手动输入。此外，还可以通过模板或动态生成策略来优化提示词。

（四）模型推理服务

模型推理服务提供大模型的推理能力。当接收到提示词后，模型推理服务会调用相应的大模型进行推理，生成最终的回答。

四、总结

Dify 通过 RAG 技术，实现了对外部知识的高效利用，极大地提升了大模型生成内容的质量和相关性。RAG 架构中的知识库管理、检索引擎、提示词管理和模型推理服务等组件相互配合，共同构成了一个完整的 RAG 系统。在实际应用中，企业可以根据自身的需求和数据特点，对这些组件进行定制和优化，以满足特定业务场景下的要求。

参考文献
[1] 检索增强生成（RAG）：https://docs.dify.ai/v/zh-hans/learn-more/extended-reading/retrieval-augment

[2] 知识库：https://docs.dify.ai/v/zh-hans/guides/knowledge-base

[3] Unstructured：https://docs.unstructured.io/welcome

[4] dify源码解析-RAG：https://zhuanlan.zhihu.com/p/704341817

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<think>好的，我现在需要回答用户关于Dify RAG的问题。首先，我需要明确用户的问题是什么。用户提到“dify rag”，可能是在询问Dify平台中的RAG（检索增强生成）技术是如何工作的，或者它的应用场景、优势等。用户还提供了两个参考链接，我需要结合这些资料来构建回答。 首先，我应该回顾一下RAG的基本概念。RAG结合了检索和生成两个步骤，通过从外部知识库中检索相关信息来增强生成模型的结果，使其更准确和可靠。在Dify中，RAG被整合到知识库功能中，用于提升生成式AI应用的表现。 接下来，我需要确定Dify RAG的具体实现机制。根据提供的参考资料，Dify的RAG流程可能包括知识库构建、检索策略、信息增强生成这几个步骤。知识库可能支持多种格式的数据，比如文本、PDF等，并通过嵌入模型将文档转化为向量存储。检索时，用户的查询也会被向量化，通过相似度匹配找到相关文档片段，然后这些片段作为上下文输入到生成模型中，比如LLM，生成最终回答。 然后，我需要考虑用户可能关心的方面，比如Dify RAG的优势、应用场景、优化方法等。优势可能包括提升生成内容的准确性，减少模型幻觉，支持动态更新知识库。应用场景可能涉及客服、知识问答系统、内容生成等需要实时准确信息的领域。优化方法可能涉及检索策略的调整，比如调整top-k参数，使用混合检索（结合关键词和向量搜索），或者优化知识库的结构。 用户可能还会想知道如何在自己的项目中使用Dify的RAG功能，可能需要简要说明操作步骤，比如创建知识库、上传文档、配置检索参数等。不过根据用户提供的参考链接，可能不需要详细的操作指南，而是更侧重原理和结构。 另外，需要确保回答符合用户给出的格式要求，比如使用中文，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但根据当前问题，可能涉及数学公式的地方不多。不过如果有提到相关算法，比如向量相似度计算，可能需要用到内联公式，比如余弦相似度公式$ \cos(\theta) = \frac{\mathbf{A} \cdot \mathbf{B}}{|\mathbf{A}| |\mathbf{B}|} $。 还需要生成相关问题，这部分需要根据回答内容提出几个相关的问题，比如Dify RAG的技术原理、优化方法、应用场景等。 需要确保回答引用参考链接，在适当的位置添加引用标识，例如在提到Dify中的RAG和知识库时引用[^1]，在检索增强生成的概念时引用[^2]。 现在组织回答结构：首先概述Dify RAG，然后分点讲解核心机制、优势、应用场景，接着给出示例代码或配置片段（如果有的话），最后生成相关问题。 检查是否有遗漏的部分，比如是否提到了知识库构建、检索策略、生成整合等步骤。确保每个部分都简明扼要，符合用户要求的清晰结构。 最后，生成的相关问题需要与Dify RAG相关，可能包括技术细节、优化、应用案例、与其他RAG系统的比较等。</think>### Dify中的RAG（检索增强生成）技术解析 Dify通过整合**检索增强生成（RAG）**技术，将外部知识库与生成式AI结合，显著提升模型输出的准确性和可靠性。以下是其核心机制： #### 1. **知识库构建与向量化** - Dify支持上传多种格式文档（如PDF、文本），并通过嵌入模型（如OpenAI的text-embedding-ada-002）将内容转化为向量$ \mathbf{v} \in \mathbb{R}^d $，存储至向量数据库。 - 文档分块策略采用滑动窗口（例如512 tokens）结合语义分割，平衡检索效率与上下文完整性。 #### 2. **混合检索策略** - **向量检索**：计算查询向量与知识库向量的余弦相似度$ \cos(\theta) = \frac{\mathbf{q} \cdot \mathbf{v}}{|\mathbf{q}| |\mathbf{v}|} $，返回Top-K相关片段。 - **关键词增强**：结合BM25算法补充传统关键词匹配，缓解语义鸿沟问题。 #### 3. **生成阶段优化** - 检索结果通过Prompt模板注入LLM上下文，例如： ```text 根据以下知识回答问题： [检索片段1] [检索片段2] 问题：{用户输入} ``` - 支持调整**温度（temperature）**参数控制生成多样性，默认0.7平衡准确性与创造性。 #### 4. **动态知识更新** - 知识库支持增量更新，新文档触发自动向量化与索引重建（如FAISS或Milvus），保障信息时效性。 #### 优势对比 | 特性 | 传统生成模型 | Dify RAG | |--------------------|-------------------|-----------------------| | 知识时效性 | 固定训练数据 | 支持动态更新 | | 事实准确性 | 易产生幻觉 | 基于检索结果约束 | | 领域适应性 | 需微调模型 | 仅需更新知识库 |
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