Retrieve Knowledge
Retrieve Knowledge 是用於從知識庫中檢索相關資料的 processor。
基本用法
執行 Retrieve Knowledge 時，會使用設定的查詢文字在指定的知識庫中進行語意搜尋，根據相似度閾值篩選結果，並將符合條件的資料以陣列形式儲存到指定變數中供後續 processor 使用。適用於智能問答、文件檢索、內容推薦、客服支援等需要基於知識庫提供精準資訊的場景。
配置參數
Name
顯示在畫布上的名稱，用於在工作流程中識別此 processor。
Description
用於補充此 processor 的用途，提升工作流程的可讀性。
Properties
Knowledge Bases（必填）
選擇要檢索的知識庫名稱，以逗號分隔的 KnowledgeBase 名稱清單。可選擇多個知識庫進行跨庫檢索。需要先建立並匯入知識庫資料。
Text Query（必填）
用於檢索的文字查詢內容。支援 Literal、Expression、Template、Template (Advance) 等設定類型，詳細說明請參考：Expression 介紹 - 取值方式。
Similarity Threshold（必填）
相似度閾值，用於篩選檢索結果。範圍為 0-1 之間的數值，1 表示最相似，數值越小相似度要求越低。一般設定在 0.1-0.7 之間。
Result Field（必填）
檢索結果要儲存的變數名稱，檢索結果會以陣列形式儲存到此變數中，預設值為 result。
Filter Tags
用於篩選結果的標籤，以逗號分隔的標籤清單。可根據知識庫中的標籤進行額外篩選。
Sample K
從索引資料及其增強資料中取樣的數量，預設值為 20。控制檢索過程中的取樣範圍。
Path Exists
檢查指定 JSON 路徑的欄位是否存在。使用有效的 JSON Path 語法，用於過濾具有特定欄位結構的資料。可設定多個路徑檢查條件。
想了解更多 JSON Path 語法的表達方式，請參考 JSONPath 語法規範。
Path Predicate
使用 JSON Path 述詞進行條件篩選。格式為有效的 JSON Path 述詞（例如：$.category == "HR"），多個述詞之間使用 AND 邏輯連接。可設定多個篩選條件。
連接關係
Success
當成功檢索到結果時，工作流程會從此連接點繼續執行。檢索結果會以陣列形式儲存到 Result Field 指定的變數名稱中，該變數可供後續 processor 使用。
Failure
當檢索過程發生錯誤時，工作流程會從此連接點繼續執行，並產生 prevError 變數儲存錯誤資訊。
使用範例
基本知識檢索
使用 LLM 產生的查詢文字檢索知識庫，並將檢索結果用於產生回應。適用於智能問答系統中，根據使用者問題檢索相關知識後提供準確回答。
動態查詢檢索
直接使用使用者輸入的訊息進行知識庫檢索。Text Query 使用 Expression prevMessage 動態取得使用者的查詢內容，然後根據檢索結果決定後續處理。
歷史對話檢索
使用對話歷史進行知識庫檢索。Text Query 使用 Template (Advance) 功能（例如：{{{history historyStart -1}}}）取得對話歷史內容，提供更有脈絡的檢索結果。
結果判斷處理
根據檢索結果的存在與否決定後續處理流程。Router 使用條件判斷（例如：faqs.nodes.length > 0）檢查是否有檢索結果，有結果時使用 LLM 產生回應，無結果時提供預設訊息。
注意事項
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確保知識庫已正確建立並匯入相關文件資料。
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清晰具體的查詢文字有助於獲得更準確的檢索結果。
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根據知識庫內容和查詢需求調整 Similarity Threshold。
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大型知識庫檢索可能需要較長時間，適當設定參數以平衡準確性和效能。
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建議連接 Failure 分支，處理知識庫連線或檢索錯誤。