在構建強大的大型語言模型應用時，RAG技術扮演著至關重要的角色。它通過從知識庫中檢索相關信息來增強模型的回答，使其更具事實性和準確性。然而，隨著知識庫規(guī)模的急劇增長，如何快速、準確地從中篩選出最相關的信息，成為了一個核心挑戰(zhàn)。Dify 新版本的元數(shù)據(jù)功能，為我們提供了解決這一難題的方式。
元數(shù)據(jù)，簡而言之，就是"關于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)"。在 Dify 的知識庫中，我們可以為每一個文檔或文本塊附加結(jié)構化的元數(shù)據(jù)標簽。這些標簽（如來源、作者、日期、保密等級等）為原本非結(jié)構化的文本數(shù)據(jù)賦予了清晰的上下文和可供篩選的維度。通過在檢索時利用這些元數(shù)據(jù)進行預篩選，我們能夠極大地縮小檢索范圍，從而實現(xiàn)更精準、更安全、更高效的信息檢索。
Dify 支持的三種核心元數(shù)據(jù)類型：字符串、數(shù)字和時間。
1. 字符串元數(shù)據(jù)：增強上下文相關性
字符串元數(shù)據(jù)是最常用的一種類型，我們可以利用它為數(shù)據(jù)打上文本形式的標簽，如類別、來源、部門等。這在需要根據(jù)特定上下文進行內(nèi)容篩選的場景中尤其有效。
所以我們可以通過篩選特定的文本標簽，將檢索范圍限定在最相關的內(nèi)容子集中，有效避免信息干擾，提升結(jié)果的上下文匹配度。
場景示例：
假設一家企業(yè)構建了一個包含所有部門文檔的內(nèi)部知識庫。當一名員工查詢"關于年假政策"時，如果沒有元數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可能會檢索到來自法務部、IT部甚至市場部的相關（或不相關）文檔。但如果我們?yōu)槊糠菸臋n都添加了 “department（部門）”這個字符串元數(shù)據(jù)，就可以在知識庫檢索時加入這一篩選條件。如此一來，系統(tǒng)將只在人力資源部門的文檔中進行搜索，返回的結(jié)果無疑會更加精準。
2. 數(shù)字元數(shù)據(jù)：實現(xiàn)精細化訪問控制與版本管理
數(shù)字元數(shù)據(jù)為我們的數(shù)據(jù)增加了一層量化的維度，適用于需要根據(jù)數(shù)值進行比較和篩選的場景，例如文檔的版本號、優(yōu)先級、或者安全級別。
所以我們可以利用它實現(xiàn)基于數(shù)值條件的精細化訪問控制和內(nèi)容篩選，確保用戶在獲得信息的同時，也遵守了數(shù)據(jù)的安全和版本規(guī)定。
場景示例：
我們可以為文檔設置一個 “privacy_level（隱私級別）”的數(shù)字元數(shù)據(jù)，級別從 1（公開）到 5（最高機密）。然后設定規(guī)則，讓不同權限的用戶只能檢索到其權限級別對應或更低的文檔。例如，普通員工的查詢可能被自動附加小于等于2 的條件，從而有效防止了敏感信息的泄露。
3. 時間元數(shù)據(jù) ：確保信息時效性
在信息快速迭代的今天，內(nèi)容的"新鮮度"至關重要。時間元數(shù)據(jù)允許我們?yōu)槲臋n標記上創(chuàng)建或更新的時間戳，從而讓系統(tǒng)能夠區(qū)分新舊信息。
通過時間范圍進行篩選，確保用戶總是能獲取到最新、最有效的信息，避免過時內(nèi)容帶來的誤導。
場景示例：
一個新聞分析應用需要實時追蹤最新的行業(yè)動態(tài)。通過為每篇入庫的新聞文章添加 “publish_time（發(fā)布時間）”元數(shù)據(jù)，分析師可以輕松地執(zhí)行"檢索過去24小時內(nèi)所有關于人工智能的報道"這類具有時效性的查詢。當知識庫中的文檔（如公司政策、產(chǎn)品手冊）更新時，基于時間的篩選同樣能確保用戶總是查閱到最新的版本，而不是已被廢棄的舊版內(nèi)容。
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