1. 什么是向量检索？

向量检索（Vector Search）是一种基于语义相似度的搜索技术，通过将文本、图片等数据转换为高维向量（Embedding），并在向量空间中计算相似度，从而找到与查询内容最相关的信息。相比传统的关键词匹配，向量检索能更好地理解语义，解决一词多义、多词一义等问题。

2. Dify 中的向量检索

Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，其向量检索功能主要用于构建 RAG（检索增强生成）流程，典型应用包括：

  • 智能问答系统：从知识库中检索相关文档片段，辅助生成更准确的回答。

  • 知识库助手：基于企业文档、手册等数据提供精准答案。

  • 个性化推荐：根据用户输入匹配相关内容。

3. Dify 向量检索的核心流程

  1. 文本向量化

    • 使用预训练的嵌入模型（如 OpenAI 的 text-embedding-ada-002、Hugging Face 的模型等），将文本转换为向量。

    • Dify 支持多种嵌入模型，用户可灵活选择或自定义。

  2. 构建向量数据库

    • 将文档切分为片段（chunks），生成向量后存储到向量数据库（如 Milvus、Pinecone、Weaviate 等）。

    • Diy 提供与主流向量数据库的集成，简化数据索引流程。

  3. 相似性检索

    • 用户输入查询时，先将查询文本转换为向量，再从向量数据库中检索出最相似的 Top-K 结果。

    • 支持多种相似度计算方式（余弦相似度、欧氏距离等）。

  4. RAG 增强生成

    • 将检索到的相关文本作为上下文输入大模型（如 GPT-4、Claude 等），生成更精准、可靠的回答。

4. Dify 向量检索的优势

  • 开箱即用：提供可视化界面，无需编码即可配置数据源、嵌入模型和检索策略。

  • 灵活适配：支持多种向量数据库和嵌入模型，满足企业私有化部署需求。

  • 语义理解强：突破关键词匹配局限，提升长尾查询和复杂语义场景的准确性。

  • 开源生态：作为开源项目，可自定义扩展功能或集成其他工具。

5. 使用步骤（简化版）

  1. 上传知识库文档：支持 PDF、TXT、Markdown 等格式。

  2. 配置嵌入模型：选择默认模型或接入自定义模型。

  3. 构建向量索引：自动分块、向量化并存储到数据库。

  4. 接入 LLM：将检索结果与 GPT 等模型结合，完成问答流程。

  5. 优化检索策略：调整分块大小、相似度阈值等参数。

6. 适用场景

  • 企业知识管理：快速搭建基于内部文档的智能问答系统。

  • 客服自动化：通过检索知识库提升客服效率。

  • 学术研究：从大量论文/报告中提取相关信息。