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根据问题创建线程创建测试轮结果根据问题调用 AI 接口返回答案根据答案、测试轮结果 ID 修改测试轮结果错误处理所有问题处理完后修改测试轮 note 字段根据测试轮结果详情创建线程创建测试轮评分结果数据根据详情的 question_id 字段获取标答构建评分参数根据返回的评分细节、测试轮结果 ID、测试轮评分 ID 修改测试轮评分错误处理所有问题处理完后修改测试轮 note 字段根据问题创建线程根据问题调用 AI 接口返回答案根据答案、测试轮结果 ID 修改测试轮结果错误处理所有问题处理完后修改测试轮 no

代码目录：api/core/rag/index_processor/processor/paragraph_index_processor.py。代码目录：api/core/rag/index_processor/processor/paragraph_index_processor.py。根据文件后缀名调用不同的文档解析器提取文档内容，根据不同的文本格式，调用不同的类，去处理文本，最终会返回提取的文本内容。代码目录：api/core/rag/extractor/extract_processor.py。

接口：api.add_resource(HitTestingApi, ‘/datasets/源码目录：dify/api/controllers/console/datasets/hit_testing.py。

创建助手解析 yaml 格式文件获取所需数据根据数据类型去调用对应的存储函数

通过对源码的分析，发现在 Dify 项目中，数据库迁移管理 使用和来实现。通过这两个工具，开发者能够方便地追踪、管理和应用数据库模式的变化，从而保持数据库与应用代码的一致性。

Ragas是什么 Reasoning-Aware Generative Agents结合Dify构建一套可扩展的评测框架流程图系统包括两个主要功能模块：任务表 ()评分表 ()

接着判断索引技术模型 接着构造 Dataset 入库，这里的 Dataset 就是知识库的信息总览，包含了该知识库的 embedding 模型信息、检索模型等信息。1.构造 Document 入库，这里的 Document 是知识库中的单个文档（我们创建知识库的时候可以上传多个文档），也就是一个 Dataset 实际上包含了多个 Document，Document 的信息就包含了文档信息以及数据处理相关的参数。位置：api/controllers/console/datasets/datasets.py。

代码目录：api/core/rag/datasource/retrieval_service.py该函数用于根据指定的检索方法执行检索操作假设本次选择的检索方法是 高质量-混合检索-权重则代码分别会开启两个线程走到执行向量以及全文检索查询，之后会走到 DataPostProcessor 中进行混合检索，然后根据是否开启 Rerank 模型进行重排序。