公众号：dify实验室

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调优方向与实操方法：

1. 数据质量与预处理优化（源头把控）

这是最基础也是最重要的一环。垃圾进，垃圾出。

• 内容准确性与时效性：
  • 检查与修正：确保上传的文档内容本身是准确无误、最新的。移除过时或错误的信息。
  • 定期更新：建立知识库内容的更新机制，及时补充新产品、新政策、新流程信息。
• 文档结构与清晰度：
  • 结构化优于非结构化：尽量使用带有清晰标题、段落、列表（如FAQ）的文档。Markdown (.md) 或结构良好的 PDF/Word 通常比纯文本 .txt 效果更好。
  • 语言简洁明了：避免冗长、复杂的句子和专业术语堆砌（除非目标用户都是专家）。
  • 消除歧义：检查文档中是否存在容易引起误解的表述。
• 格式规范：
  • 统一格式：尽量将文档转换为 Dify 支持良好且格式稳定的格式（如 .md, .txt）。如果使用 PDF，确保是文本可选取的 PDF，而非图片扫描件。
  • 处理特殊元素：注意表格、图片、脚注等。Dify 的处理能力可能有限，复杂表格建议转换为文本描述或拆分成更简单的结构。图片内容通常无法被直接理解（除非用了多模态模型，但目前知识库主要基于文本）。

2. 分段（Chunking）策略调优

Dify 会将长文档切分成小块（Chunks）进行向量化和检索。分段策略直接影响检索效果。

• 分段大小：
  • 权衡：较小的分段能提高检索精度（只命中高度相关的小片段），但可能丢失上下文信息；较大的分段能包含更完整的上下文，但可能引入不相关的噪声。
  • Dify设置：在知识库设置中，找到“文本分段设置”或类似选项。尝试调整“分段最大长度”。
  • 经验法则：通常从 500-1000 token（或字符数，看 Dify 如何定义）开始尝试。针对特定领域或文档类型可能需要调整。例如，问答对（FAQ）适合小分段，而需要理解复杂逻辑的文档可能需要稍大分段。
• 分段重叠：
  • 作用：设置相邻分段之间重叠一部分内容，有助于保持上下文的连续性，防止关键信息在分段边界被切断。
  • Dify设置：调整“分段重叠长度”。
  • 经验法则：通常设置为分段长度的 10%-20%。

3. Embedding 模型选择与优化

Embedding 模型负责将文本块转换为向量，“理解”文本的语义。

• 模型选择：
  • 语言支持：确保选择的模型对中文有良好的支持。
  • 领域适应性：通用模型在大多数场景下表现不错，但如果有针对特定领域（如金融、医疗）预训练的模型，可能会更好。
  • 性能与成本：不同模型的计算开销和（如果是API调用）成本不同。
  • Dify选项：在知识库设置中查看可用的 Embedding 模型，尝试切换并对比效果。如果私有化部署，可以考虑集成更适合自己业务的开源 Embedding 模型。
• 微调 Embedding 模型：
  • 对于要求极高的场景，可以在自有数据上微调 Embedding 模型，使其更懂你的业务术语和语义。这通常需要较强的技术能力和数据标注，不是 Dify 的标准功能，但属于知识库优化的前沿方向。

4. 检索策略调优

当用户提问时，Dify 如何从向量数据库中找出最相关的文档片段？

• Top_k：
  • 含义：决定了检索多少个最相关的文档块给 LLM 作为上下文。
  • 权衡：k 值太小，可能遗漏关键信息；k 值太大，可能引入过多噪声，超出 LLM 的上下文窗口限制，增加成本和延迟。
  • Dify设置：在应用的“上下文”配置或知识库设置中寻找“检索数量”或 Top K 参数。
  • 测试调整：从 3-5 开始尝试，根据回答效果和 LLM 的上下文长度限制进行调整。
• 相关性阈值：
  • 含义：只召回相似度得分高于某个阈值的文档块。有助于过滤掉不太相关的结果。
  • Dify设置：检查是否有“相关性阈值”或类似设置。
  • 测试调整：设置一个合理的阈值（如 0.7 或 0.8，取决于 Embedding 模型和得分范围），避免低质量内容干扰 LLM。
• 检索模式：
  • 向量检索 vs 关键词检索 vs 混合检索：Dify 主要依赖向量检索（语义相似）。一些高级系统支持混合检索（结合关键词匹配）。如果 Dify 支持，可以尝试是否混合检索对你的场景（比如包含大量专有名词、代码片段）更有利。

5. Prompt 工程优化

如何指导 LLM 利用检索到的知识库内容来回答问题至关重要。

• 明确角色和任务：
  • 在应用的 System Prompt 中清晰定义 AI 的角色（如“XX 公司产品专家”）、任务（“根据提供的知识库信息回答问题”）和行为准则。
• 强调使用知识库：
  • 明确指令：“请严格根据我提供的上下文信息（知识库内容）回答问题。”
  • 使用 Dify 的上下文变量（通常是 {#context#} 或类似形式）插入检索到的内容。
• 处理“不知道”的情况：
  • 明确指示：“如果知识库内容无法回答该问题，请直接说明‘根据现有知识库信息，我无法回答这个问题’，不要自行猜测或编造答案。” 这对减少幻觉非常关键。
• 优化提问方式（引导用户）：
  • 有时，用户提问的方式也会影响效果。可以设计一些引导性的提示语，或者在前端界面给出提问建议。
• 迭代测试：
  • 针对回答不佳的问题，分析是检索环节没找到相关内容，还是 LLM 理解/遵循 Prompt 指令出了问题。针对性地修改 Prompt。

6. 评估与迭代

调优不是一蹴而就的，需要持续评估和改进。

• 建立测试集：
  • 收集一批典型的、真实的、边界的用户问题，以及对应的“理想答案”（基于知识库）。
  • 每次调优后，用测试集进行回归测试，看效果是否有提升，是否引入了新问题。
• 用户反馈机制：
  • 在应用界面提供“赞/踩”、“反馈问题”的功能，收集用户对回答质量的评价，这是最直接的改进依据。
• 日志分析：
  • 查看 Dify 的应用日志（如果提供），分析哪些问题被频繁问到、哪些问题回答效果差、检索命中了哪些文档块等。
• A/B 测试：
  • 如果条件允许，可以对不同的调优策略（如不同的 Prompt、不同的 Top_k 值）进行 A/B 测试，看哪种效果更好。

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总结一下调优的关键步骤：

1. 打好基础：确保源文档质量高、结构清晰。
2. 精细处理：试验不同的分段策略（大小、重叠）。
3. 选对工具：选择合适的 Embedding 模型。
4. 精准查找：调整检索参数（Top_k, 阈值）。
5. 明确指令：优化 Prompt，指导 LLM 正确使用知识库。
6. 持续改进：通过测试集、用户反馈不断迭代优化。

记住，调优往往需要在不同参数之间找到平衡点，需要耐心和反复试验。从最容易入手且影响最大的环节（如数据质量、Prompt）开始，逐步深入。祝你打造出越来越聪明的 AI 知识库！

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