dify 知识库双轨查询

Question

背景：在本地化部署嵌入式代码生成模型，同时用dify作为前端，添加一些私有的数据。
难题：由于嵌入式需要芯片规格配合生成代码，把芯片规格书做成markdown格式，Embedding模型只检测了到文字，而无法理解芯片的寄存器与工作状态等信息。
本人思路：我想搜寻寄存器的时候双轨搜寻，在从知识库外注入相关寄存器的ID 同时包含了相关的信息。
请问该如何实现？如果无法实现该如何处理dify 检索知识库无法理解 寄存器表格、定义等信息。

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

在使用 Dify 作为前端与嵌入式代码生成模型进行交互时，若需处理 芯片规格书中的寄存器定义、表格等结构化信息，而 Embedding 模型仅能识别文字内容，无法理解表格或结构化的数据（如寄存器地址、位宽、功能描述等），那么确实会面临“知识库无法有效检索关键信息”的问题。

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✅ 解决方案：实现“双轨查询”机制

为了克服这一问题，可以采用 “双轨查询”策略，即：

1. 基于文本的 Embedding 检索
2. 基于结构化数据的语义匹配（如寄存器 ID、字段名）

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🧠 一、思路解析

1. 文本检索（传统方式）

• 将芯片规格书转换为 Markdown 格式后，上传至 Dify 的知识库。
• 使用 Embedding 模型对用户输入和文档内容进行相似度计算，返回最相关的内容。
• 优点：无需额外开发，Dify 原生支持。
• 缺点：无法精准匹配寄存器名称、地址等结构化信息。

2. 结构化数据注入（自定义逻辑）

• 在知识库中保留原始 Markdown 内容用于文本检索。
• 同时将寄存器信息（如 REG_ADDR_0x400、BIT_WIDTH=8 等）提取出来，以结构化方式存储（如 JSON 或数据库）。
• 用户提问时，先通过关键词匹配结构化数据，再结合文本检索结果进行补充。

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🛠️ 二、具体实现步骤（分步骤）

1. 预处理芯片规格书

• 将 Markdown 文件拆分为两部分：
  • 普通文本段落（用于 Embedding 检索）
  • 寄存器表（提取为结构化数据，如 JSON）

{
  "registers": [
    {
      "name": "REG_CTRL",
      "address": "0x400",
      "bit_width": 8,
      "description": "Control register for device operation."
    },
    {
      "name": "REG_STATUS",
      "address": "0x404",
      "bit_width": 32,
      "description": "Status register showing current state."
    }
  ]
}

2. 构建两个知识库

• 知识库 A：Markdown 文本内容（用于 Embedding 检索）
• 知识库 B：结构化寄存器信息（用于关键词匹配）

3. 前端逻辑设计（Dify 配置）

• 用户输入查询时，同时触发两个知识库的检索：
  • 文本检索：从知识库 A 中获取相关段落
  • 结构化检索：从知识库 B 中查找匹配的寄存器信息
• 合并结果：将两者结果整合，返回给用户

4. 代码示例（伪代码）

def query_knowledgebase(query):
    # 1. 文本检索
    text_results = embed_search(query, knowledge_base_A)
    
    # 2. 结构化检索
    reg_results = search_registers(query, knowledge_base_B)
    
    # 3. 合并结果
    final_result = merge_results(text_results, reg_results)
    return final_result

5. Dify 自定义插件（可选）

如果 Dify 支持自定义插件，可以编写一个插件来执行上述逻辑，实现“双轨查询”。

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⚠️ 三、如果无法实现双轨查询怎么办？

如果由于技术限制无法实现双轨查询，以下方法可以缓解问题：

1. 优化文本表示

• 在 Markdown 中加入 语义标签，例如：

  ### Register: `REG_CTRL`
  - Address: 0x400
  - Bit Width: 8
  - Description: Control register for device operation.
  

• 这样 Embedding 模型更容易捕捉到“REG_CTRL”、“0x400”等关键词。

2. 增强 Prompt 提示

• 在 Dify 的 Prompt 中加入指令，引导模型关注寄存器信息：

  “请优先查找寄存器名称、地址、功能描述等结构化信息。”

3. 使用 RAG + LLM 组合

• 使用 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 模式：
  • 先从知识库中检索出相关段落
  • 再由 LLM 对内容进行语义理解和结构化提取

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✅ 总结：如何实现“双轨查询”？

| 步骤 | 描述 | |------|------| | 1 | 将芯片规格书拆分为文本和结构化数据 | | 2 | 构建两个知识库：文本知识库 + 寄存器知识库 | | 3 | 在前端实现双轨查询逻辑，分别检索两种知识库 | | 4 | 合并结果返回用户 | | 5 | 如果不可行，优化文本格式、提示词、或使用 RAG + LLM 组合 |

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📌 最终建议

如果你希望系统能够 准确理解寄存器定义、地址、功能等结构化信息，必须引入结构化数据存储 和 双轨查询机制。
Dify 虽然强大，但其核心是基于文本的检索，对于结构化数据的支持有限，因此需要你在前端或后端增加逻辑处理。

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如需我提供具体的 Dify 配置文件或 Python 脚本实现双轨查询逻辑，请告诉我你的 Dify 版本和部署环境，我可以进一步帮你定制解决方案。