设置页面排名

使用页面排名创建分步检索策略。

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场景

在AI驱动的聊天中，您可以配置聊天助手或智能体，使用从多个指定的知识库（数据集）中检索到的知识进行响应，前提是它们使用了相同的嵌入模型。在您希望某些知识库中的信息优先或首先被检索到的情况下，您可以使用 RAGFlow 的页面排名功能来提高这些知识库中块（chunk）的排名。例如，如果您配置的聊天助手同时使用了两个知识库，知识库A存放2024年的新闻，知识库B存放2023年的新闻，但您希望优先检索2024年的新闻，此功能就非常有用。

注意

重要的是要注意，此“页面排名”功能作用于整个知识库级别，而不是针对单个文件或文档。

配置

在您的知识库的配置页面上，拖动页面排名下的滑块来设置您知识库的页面排名值。您也可以在滑块旁边的字段中输入期望的页面排名值。

注意

页面排名值必须是整数。范围：[0,100]

• 0：禁用（默认）
• 特定值：启用

注意

如果您将页面排名值设置为非整数，例如 1.7，它将被向下取整到最接近的整数，在此示例中为 1。

评分机制

如果您将聊天助手的相似度阈值配置为 0.2，则只有混合分数大于 0.2 x 100 = 20 的块（chunk）才会被检索并发送给聊天模型用于内容生成。这个初始过滤步骤对于缩小相关信息范围至关重要。

如果您为知识库 A（2024 年新闻）分配页面排名 1，为知识库 B（2023 年新闻）分配页面排名 0，则检索到的块（chunk）的最终混合分数将相应调整。从知识库 A 中检索到的初始分数为 50 的块（chunk）将获得 1 x 100 = 100 分的提升，最终分数为 50 + 1 x 100 = 150。通过这种方式，从知识库 A 检索到的块（chunk）总是会优先于从知识库 B 检索到的块（chunk）。