Dify中的高质量索引模式实现过程
思考在什么情况下会使用到高质量索引模式呢？第1种情况是在知识库中上传文档，文档被拆分为段落后需要进行编码（增加）；第2种情况是在召回测试的时候，需要对query进行编码（查询）；第3种情况是当文档中的段落增加和更新时需要进行编码（增加和更新）。索引模式是针对知识库设置的，即对该知识库中所有的文档都生效。本文主要解释Dify中的高质量索引模式实现过程。
一.高质量索引模式操作
调用 大模型（比如OpenAI） 的嵌入接口进行处理，以在用户查询时提供更高的准确度。可在模型供应商中设置默认的系统推理模型、Embedding模型和Rerank模型。
在datasets数据表中会记录使用的embedding_model、embedding_model_provider、retrieval_model。其中retrieval_model内容格式如下：
{"top_k": 2,"search_method": "semantic_search","reranking_model": {"reranking_model_name": "","reranking_provider_name": ""},"score_threshold": null,"reranking_enable": false,"score_threshold_enabled": false
}
semantic_search就是向量检索，即通过生成查询嵌入并查询与其向量表示最相似的文本分段。除此外还有全文检索（索引文档中的所有词汇，从而允许用户查询任意词汇，并返回包含这些词汇的文本片段）和混合检索（同时执行全文检索和向量检索，并应用重排序步骤，从两类查询结果中选择匹配用户问题的最佳结果，需配置Rerank模型API）。