dify的知识检索在编排中的释义与作用

想了解 Dify 中的「知识检索（Knowledge Retrieval）」在编排环节的具体解释和核心作用，本文我会先讲清楚这个功能的本质，再结合编排场景说明它的作用，最后用实操示例帮你理解。

一、Dify 知识检索的核心解释

Dify 的「知识检索」（也常叫 RAG 检索，即检索增强生成），本质是将用户的问题与你预先上传/接入的私有知识库（文档、数据库、API 数据等）进行语义匹配，精准提取相关知识片段，再交给 LLM 结合这些片段生成回答。

它不是简单的"关键词搜索"，而是基于语义理解的精准匹配------比如用户问"Dify 怎么部署"，即使知识库中只有"Dify 开源版部署步骤"的文档，检索也能匹配到相关内容，而非只找含"怎么部署"的文字。

在 Dify 的编排画布中，知识检索以「检索节点」的形式存在，是连接"私有知识"和"LLM 回答"的核心桥梁。

二、知识检索在编排中的核心作用

在 Dify 编排流程里，知识检索解决了 LLM "记不住私有信息、易胡说八道"的核心问题，具体作用可总结为 4 点：

精准补充私有知识：让 LLM 回答基于你自定义的知识库（比如企业手册、产品文档、客户资料），而非仅依赖模型自身的通用知识，避免回答偏离实际；
限定回答范围：通过检索结果约束 LLM 的回答边界，比如只让客服机器人基于产品手册回答，杜绝无关内容；
提升回答可信度：检索返回的知识片段可作为 LLM 回答的"依据"，甚至能在回答中附上来源（如"参考文档：产品手册 v2.0 第 5 章"）；
降低 Prompt 复杂度：无需把大量私有知识写进 Prompt 里，只需通过检索动态获取相关内容，避免 Prompt 过长导致的性能下降。

简单来说，在编排中，知识检索是「给 LLM 找答案的"参考书"」------ 先帮 LLM 从你的私有知识里找到和问题相关的内容，再让 LLM 基于这些内容回答，而非凭空生成。

三、知识检索在编排中的实操示例（产品客服机器人）

结合上一轮的编排逻辑，以"产品客服机器人"为例，展示知识检索在编排中的具体应用：

1. 前置准备

已在 Dify 中创建知识库：上传「Dify 产品使用手册.pdf」，并完成文档的解析、向量化（Dify 会自动处理，无需手动操作）；
已进入 Dify 编排画布，基础流程：用户输入 → 意图解析 → 检索 → LLM 回答。

2. 编排流程中的检索节点配置

步骤 1：添加「知识检索」节点

在编排画布中，拖拽「检索」节点到「LLM 意图解析」之后、「LLM 生成回答」之前：

关联知识库：选择你创建的「Dify 产品使用手册」知识库；
检索配置（核心参数）：
- 检索方式：语义检索（默认，最优）；
- 召回数量：3（返回最相关的 3 个知识片段，数量过多会增加 LLM 处理负担）；
- 相似度阈值：0.7（低于该值则判定无相关知识，避免返回无关片段）；
- 变量绑定：将用户输入的问题（{``{user_input}}）作为检索关键词。

步骤 2：配置分支判断（基于检索结果）

在检索节点后添加「分支判断」节点，判断逻辑：

如果检索结果「有相关片段」：将检索结果（{``{retrieval_results}}）传入 LLM 生成回答；
如果检索结果「无相关片段」：让 LLM 回复"暂无相关知识，请咨询人工客服"。

步骤 3：配置 LLM 生成回答节点（结合检索结果）

Prompt 核心配置（关键是让 LLM 基于检索片段回答）：

复制代码

请基于以下检索到的知识片段，回答用户的问题，要求：
1. 仅使用片段中的信息，不要编造内容；
2. 语言简洁、易懂，符合产品客服的语气；
3. 如果片段中没有答案，直接回复"暂无相关知识，请咨询人工客服"。

【检索到的知识片段】：
{{retrieval_results}}

【用户问题】：
{{user_input}}

3. 编排流程执行示例

用户输入："Dify 怎么导入知识库文档？"
编排执行逻辑：
1. LLM 意图解析：判定为"产品使用问题"；
2. 知识检索：匹配到知识库中"Dify 知识库文档导入步骤"的片段；
3. 分支判断：有相关片段，进入 LLM 生成节点；
4. LLM 结合检索片段生成回答："Dify 导入知识库文档的步骤：1. 进入知识库页面；2. 点击「导入文档」；3. 选择本地文件（支持PDF/Word等）；4. 等待解析完成即可。"

4. 进阶：检索 + 多轮对话编排

如果用户追问："支持导入多大的文件？"

编排中可配置「上下文记忆」，将上一轮的检索主题（"知识库文档导入"）作为检索的附加条件，让检索更精准：
- 检索关键词：{``{user_input}} + {``{prev_topic}}（prev_topic 为上一轮的"知识库文档导入"）；
- 检索结果：匹配到"Dify 知识库导入文件大小限制：单文件最大 100MB，支持批量导入最多 50 个文件"；
- LLM 生成回答："Dify 知识库导入的文件大小限制为单文件最大 100MB，同时支持批量导入最多 50 个文件哦。"

四、知识检索在编排中的常见组合场景

除了基础的"检索 + LLM 回答"，在编排中还可灵活组合：

检索 + 工具调用：比如先检索用户的订单信息（知识库/数据库），再调用物流 API 查询物流状态；
多知识库检索：编排中配置多个检索节点，分别检索"产品手册""常见问题""客户案例"，再合并结果给 LLM；
检索结果重排序：对检索返回的片段，用 LLM 二次筛选（比如"只保留和用户问题强相关的片段"），再交给回答节点。

总结

Dify 知识检索的本质是语义级的私有知识匹配，在编排中以「检索节点」形式存在；
核心作用是补充私有知识、限定回答范围、提升回答可信度，解决 LLM 通用知识不足的问题；
编排中典型用法是「意图解析 → 检索 → 分支判断 → LLM 结合检索结果回答」，可扩展多轮对话、多知识库组合等场景。

至此，可以基于这个逻辑，把知识检索整合到之前的天气助手示例中（比如检索"不同城市的天气预警知识"），让应用能力更完整。