Dify 的知识库功能是如何工作的？如何优化知识库的检索效果？

Dify 的知识库功能基于向量检索技术，工作原理如下：

1. 文档上传与处理

   • 支持多种格式：TXT、PDF、Markdown、Word、CSV 等
   • 自动分块：将长文档切分成适合检索的小块
   • 文本清洗：去除无关字符和格式

2. 向量化处理

   • 使用嵌入模型将文本转换为向量
   • 支持多种嵌入模型（如 OpenAI embeddings、HuggingFace 模型）
   • 向量存储在向量数据库中（如 Milvus、Weaviate）

3. 检索流程

   • 用户提问转换为查询向量
   • 计算查询向量与文档块的相似度
   • 返回最相关的文档块

4. 答案生成

   • 将检索到的相关文档块作为上下文
   • 结合用户提问，使用 LLM 生成答案

优化建议：

• 合理设置分块大小和重叠度
• 选择合适的嵌入模型
• 定期更新知识库内容
• 添加元数据标签提高检索精度

面试者应该了解向量检索的基本原理，以及如何优化知识库的检索效果。