提高Dify知识库检索准确率：三种模式大揭秘

• 三种检索模式的原理解析

• 三种模式对比总结

三种检索模式的原理解析

当我们在dify的构建知识库的时候，一定会需要选择知识库的检索模式，如下图所示，我们可以选择如下三种模式：

下面我们来介绍一下三种不同检索模式的不同点，以及应用场景的区别。

一、向量检索：基于相似度的精准匹配

（一）工作原理剖析

向量检索是一种基于深度学习模型将文本转换为高维向量的方法。在向量检索中，首先会使用预训练的 Embedding 模型将文本、图像、语音等原始数据转化为向量表示 ，这些向量可以表示文本、视频、图片等的语义信息，即含义和主题。然后，通过计算向量之间的相似度，如余弦相似度、欧氏距离等，来找到与给定查询向量最相似的向量，从而检索出相关的文本分段。

例如，当我们输入一个查询语句 “苹果的营养价值有哪些”，向量检索会先将这个查询语句转换为一个向量，然后在已经存储了大量文本向量的向量数据库中，计算该查询向量与其他向量的相似度，最后返回相似度较高的向量所对应的文本内容，这些内容可能就是关于苹果营养价值的介绍。

向量检索的基本原理可以参考文章：基于向量数据库混合检索 + Dify 构建知识库

（二）应用场景示例

在科研文献检索场景中，研究人员常常需要从海量的学术论文中查找与自己研究课题相关的文献。例如，一位从事人工智能领域研究的学者，想要了解关于 “生成式对抗网络在图像生成中的最新应用”，使用向量检索，就可以准确地从大量的学术数据库中检索出语义相关的文献，而不仅仅是依赖关键词匹配。这使得研究人员能够快速获取到最有价值的信息，节省大量筛选文献的时间。

在法律条文查询方面，律师或法官在处理案件时，需要查找相关的法律条文作为依据。例如，在处理一起涉及合同纠纷的案件时，通过向量检索，输入 “合同纠纷中关于违约责任的界定”，系统就能快速找到与之语义相关的法律条文，即使输入的查询语句与法律条文的表述不完全一致，也能准确匹配，大大提高了法律工作者的工作效率和准确性。

（三）优缺点深度分析

向量检索的优势明显，它具有强大的语义理解能力，能够捕捉文本中的深层语义信息，处理模糊和抽象的查询。这使得它在处理自然语言相关的任务时表现出色，能够理解用户的真实意图，提供更符合需求的检索结果。而且它还具备一定的容错性，对于拼写错误、同义词替换等情况有较好的处理能力。例如，即使查询语句中出现一些拼写错误，或者使用了与文档中不同但语义相近的词汇，向量检索依然能够找到相关的内容。

然而，向量检索也存在一些缺点。其计算资源消耗较大，无论是在将文本转换为向量的过程，还是在计算向量相似度时，都需要较高的计算资源和时间成本，特别是在处理大规模数据时，这一问题更为突出。此外，向量检索的效果高度依赖于嵌入模型的质量，如果嵌入模型不能准确地将文本转换为向量，或者生成的向量不能很好地表示文本的语义信息，那么检索结果的准确性和相关性就会受到严重影响 。

二、全文检索：基于关键词的广泛搜索

（一）工作原理剖析

全文检索的工作原理相对直观。它会对文档中的每一个词汇进行索引，就像是为一本书创建一个详细的词汇目录。当用户输入关键词进行检索时，系统会在这个索引中查找包含该关键词的文本片段。例如，在一篇关于科技产品的文档库中，若用户输入 “智能手机”，全文检索会遍历索引，找出所有包含 “智能手机” 这个词汇的文档段落。这种检索方式直接基于词汇的匹配，不涉及对文本语义的深入理解 ，就像在一堆文件中，通过查找特定的词语标签来定位相关文件。

（二）应用场景示例

在新闻资讯检索方面，用户在海量的新闻文章中查找特定事件的报道时，全文检索发挥着重要作用。例如，用户想要了解关于 “某国际体育赛事的最新进展”，只需输入相关关键词，如赛事名称、参赛队伍等，全文检索系统就能迅速从大量的新闻稿件中筛选出包含这些关键词的新闻，帮助用户快速获取所需信息。

在简单产品信息查询场景中，比如在电商平台上查询商品，用户输入 “智能手表”，全文检索可以快速定位到商品描述中包含 “智能手表” 的产品页面，展示出相关的产品信息，方便用户进行选择和比较 。

（三）优缺点深度分析

全文检索的优点十分明显，它的检索速度相对较快，尤其是在处理大规模文本时，通过索引可以快速定位到包含关键词的文本位置。而且其实现方式简单直接，易于理解和应用，不需要复杂的算法和模型支持 。

然而，全文检索也存在诸多缺点。它对语义的理解能力几乎为零，只是简单地匹配关键词。这就导致当用户的查询语句较为复杂或者存在语义模糊时，检索结果可能不尽人意。比如，用户查询 “苹果”，如果文档库中既有关于水果苹果的内容，也有关于苹果公司产品的内容，全文检索可能会将两者都返回，而无法根据用户的真实意图进行区分。此外，由于它是基于关键词的精确匹配，容易出现大量不相关的结果，增加了用户筛选信息的成本。例如，在一篇关于水果营养价值的文档中，可能偶尔提到 “苹果公司”，但这与用户查询的水果苹果的营养价值并无直接关系，却可能被检索出来 。

三、混合检索：融合两者之长的最佳方案

（一）工作原理剖析

混合检索模式巧妙地融合了向量检索和全文检索的优势。在处理用户查询时，它会同时启动向量检索和全文检索。向量检索负责挖掘语义相关的文本，利用其强大的语义理解能力，找到与查询在含义上相近的内容；全文检索则凭借其对关键词的精准匹配，定位包含查询关键词的文本片段。

随后，通过一个重排序模型对两种检索方式得到的结果进行综合评估和重新排序。这个重排序模型会考虑多种因素，如文本与查询的相关性、文本的权威性、出现的频率等，最终挑选出最符合用户需求的结果呈现给用户 。例如，当用户查询 “苹果公司最新产品发布会的亮点” 时，向量检索可能会找到一些虽然没有直接提及 “苹果公司最新产品发布会”，但内容与苹果公司产品创新、技术突破相关的文档；全文检索则会精准定位到包含 “苹果公司最新产品发布会” 这些关键词的文档段落。重排序模型再对这些结果进行整合和排序，给出最准确的回答。

在混合检索的时候设计到两种检索模式同时存在，于是就有了两种返回结果的模式，分别是权重设置和Rerank模型，下面介绍它的工作原理和应用场景：

1、权重设置：平衡语义与关键词的天平

工作原理

权重设置允许用户灵活调整语义检索（基于向量检索，侧重语义理解）与关键词检索（基于全文检索，侧重关键词匹配）在混合检索中的比重。通过设置不同的权重值，决定两种检索方式对最终结果的影响程度。在 Dify 中，你可以通过配置文件或界面参数，为语义检索和关键词检索分别指定权重系数。例如，若将语义检索权重设为 0.7，关键词检索权重设为 0.3，意味着在生成检索结果时，语义检索的贡献占 70%，关键词检索占 30%。

应用场景

自然语言资料场景：当处理如新闻文章、学术论文、博客等自然语言类文档时，语义信息丰富且复杂，用户往往期望获取基于语义理解的精准结果。此时，可适当提高语义检索权重。比如在学术研究中，学者查询相关文献，希望找到在语义上真正与研究主题契合的论文，而非仅因关键词匹配的宽泛内容。将语义权重调高到 0.8 甚至更高，能让向量检索发挥更大作用，捕捉文档间深层次的语义关联，为用户提供更具相关性的文献资料。

高度结构化数据集场景：对于像产品说明书、数据库表结构说明、法规条文等结构化数据，其中包含大量专有名词、固定术语，关键词检索能快速精准定位。例如，在查询某电子产品的特定技术参数或法规中具体条款编号对应的内容时，关键词检索效果显著。此时可增加关键词检索权重，将其设置为 0.6 - 0.8，优先利用关键词匹配快速筛选出包含目标术语的文档段落，提高检索效率。

2、Rerank 模型：精炼检索结果的利器

工作原理

Rerank 模型在混合检索中扮演着 “结果优化师” 的角色。它对向量检索和全文检索初步召回的候选文档列表，进行语义匹配计算，重新排序，以提升语义排序结果的质量。其原理是计算用户查询与每个候选文档之间的相关性分数，然后按相关性从高到低返回文档列表。常见的 Rerank 模型如 Cohere Rerank、BGE - Reranker 等，在 Dify 中，这些模型通过 API 接入使用。当用户发起检索请求，混合检索初步召回一批候选文档后，Rerank 模型会将用户查询与这些候选文档逐一进行深度语义分析。例如，模型会分析查询语句与文档内容的语义关系、逻辑联系，综合考量词汇匹配、语义相似度、主题相关性等多方面因素，为每个文档生成一个精准的相关性得分，最终依据得分对文档重新排序，把最符合用户需求的文档排在前列。

应用场景

复杂知识问答场景：在智能客服、专业咨询等场景中，用户提问往往复杂多样，包含多种语义理解角度和潜在信息需求。例如，用户咨询 “如何在特定软件中实现高效的数据可视化，且要符合行业最新规范”，初步检索结果可能包含大量相关但质量参差不齐的文档。Rerank 模型能对这些文档重新评估，精准筛选出既介绍了软件操作细节，又涵盖行业最新规范的数据可视化内容，提高回答的准确性和专业性，为用户提供高质量的答案参考。

多语言内容检索场景：随着全球化发展，多语言知识库越来越常见。Rerank 模型在处理这类内容时优势明显，它能够准确捕捉不同语言文档之间的语义关联，跨越语言障碍，对不同语言版本的文档进行统一的相关性排序。比如在跨国企业的知识库中，既有中文的业务指南，也有英文、日文等其他语言版本。当用户用任意一种语言查询业务相关信息时，Rerank 模型能对混合检索召回的多语言文档进行有效排序，确保用户得到最相关的信息，无论其使用何种语言提问。

（二）应用场景示例

在智能客服场景中，用户的问题往往具有多样性和复杂性。比如，用户咨询 “你们公司最近推出的那款智能手表有哪些健康监测功能？”，混合检索可以通过向量检索理解用户问题的语义，同时利用全文检索匹配 “智能手表”“健康监测功能” 等关键词，从产品知识库中快速准确地找到相关信息，为用户提供详细的解答。

在复杂业务咨询方面，以金融行业为例，客户询问 “如何在当前市场环境下进行多元化投资组合以降低风险？”，混合检索能够从大量的金融知识文档、市场分析报告中，通过向量检索把握问题的核心语义，即投资组合与风险降低的关系，再通过全文检索定位到包含 “多元化投资”“风险降低”“当前市场环境” 等关键词的具体内容，综合两者结果，为客户提供全面且专业的投资建议 。

（三）优缺点深度分析

混合检索的优点十分显著。它极大地提高了检索的准确性和召回率，能够兼顾语义理解和关键词匹配，确保找到的信息既符合用户的真实意图，又不会遗漏重要内容。在处理复杂查询时表现尤为出色，能够综合利用两种检索方式的优势，提供高质量的检索结果 。

然而，混合检索也并非完美无缺。其配置和管理相对复杂，需要同时维护向量索引和关键词索引，增加了系统的复杂度和成本。而且，重排序模型的选择和优化对检索结果影响较大，如果重排序模型不合适或参数设置不当，可能无法充分发挥混合检索的优势，甚至导致检索效果下降 。

三种模式对比总结

一、性能对比图表展示

为了更直观地比较向量检索、全文检索和混合检索的性能差异，我们通过以下图表进行对比：

二、适用场景总结归纳

在实际应用中，选择合适的检索模式至关重要。向量检索适用于对语义理解要求高的场景，如智能问答、语义搜索等，能够准确把握用户意图，提供高质量的回答。全文检索则更适合简单的关键词搜索场景，如快速查找特定术语、文件中的特定词汇等，能在短时间内返回包含关键词的结果。而混合检索在复杂业务场景中表现出色，如企业知识管理、智能客服等，既能理解用户问题的语义，又能精准匹配关键词，提供全面且准确的信息 。

1、从数据特点来看，如果数据是专业性强、语义复杂的文档，如科研论文、法律条文等，向量检索能够更好地理解语义，挖掘深层含义，应优先考虑。若数据多为简单的说明性文本，关键词明确，像产品说明书、常见问题解答等，全文检索凭借其快速的关键词匹配优势，能高效定位信息 。

2、在应用场景方面，智能客服、智能问答系统等需要准确理解用户意图的场景，向量检索或混合检索更合适。而在文档快速定位查找、简单信息筛选场景中，全文检索足以满足需求。例如，在企业内部知识库中查找特定技术术语的解释，全文检索即可迅速定位；但如果是处理客户关于复杂业务流程的咨询，混合检索能提供更全面准确的回答 。

3、考虑预算因素，向量检索和混合检索通常需要较高的计算资源和成本，尤其是使用高质量的嵌入模型和重排序模型时。如果预算有限，且数据对语义理解要求不高，全文检索是更经济实惠的选择 。同时，还可以结合实际业务量和使用频率，评估不同检索模式在成本和效果之间的平衡，选择最符合性价比的方案 。

总结一下，当文档专业性较强，语义理解很重要的时候可以采用向量检索，而结构化数据集等可以采用全文检索，快速定位，而当复杂场景，可以使用混合检索来进行调节，同时向量检索的召回率高，而全文检索的召回率低。