Recuperación de conocimiento (Knowledge Retrieval)
La base de conocimientos sirve como una colección privada de conocimientos de un agente. El nodo Knowledge Retrieval permite consultar las bases de conocimientos especificadas en función de la entrada del usuario, recuperar los fragmentos de conocimiento más relevantes (con mayor similitud) y devuelve los resultados coincidentes en forma de lista.
Configuración del nodo
Alcance de recuperación: Define el rango de bases de conocimientos que se consultarán. Permite seleccionar varias bases de conocimientos como alcance de recuperación. Los conocimientos necesarios deben añadirse primero a las bases de conocimientos designadas del flujo de trabajo.
Consulta: Término de búsqueda utilizado para la recuperación. El sistema recuperará los fragmentos de conocimiento más relevantes de las bases de conocimientos especificadas a partir de esta consulta.
Umbral de relevancia: Define la relevancia mínima (puntuación de similitud) de los fragmentos de conocimiento recuperados. Los fragmentos por debajo de este umbral se excluirán.
Número de fragmentos: Especifica el número máximo de fragmentos de conocimiento que se recuperarán, ordenados por puntuación de similitud en orden descendente.
Ponderación de búsqueda:
Búsqueda semántica: Interpreta las relaciones entre palabras y oraciones de forma similar a como lo haría una persona. Se recomienda para escenarios que requieren comprensión semántica o consultas entre idiomas.
Búsqueda por palabras clave: Realiza búsquedas de texto completo basadas en palabras clave exactas. Es ideal para escenarios en los que el conocimiento contiene nombres propios, términos técnicos o abreviaturas.
Búsqueda mixta: Combina las ventajas de la recuperación semántica y por palabras clave, y ordena los resultados de forma global.
Modelo de reordenación (rerank): Reordena los fragmentos de documentos recuperados por relevancia o calidad para mejorar la precisión de las respuestas. Se recomienda para casos de uso de alta precisión (p. ej., soporte técnico, preguntas y respuestas de expertos).
Deshabilitar rerank: Devuelve resultados sin reordenación de la recuperación vectorial ordenados por relevancia del conocimiento.
Habilitar rerank: El modelo de rerank reevalúa los resultados basados en embeddings para priorizar los documentos más relevantes en términos de contexto.
Salida del nodo
La salida es un array fijo llamado output_list, que contiene fragmentos de conocimiento recuperados ordenados por relevancia, de mayor a menor. Cada entrada incluye:
doc_id: ID del documento que contiene el fragmento de conocimiento.
doc_name: Nombre del documento de origen.
chunk_id: ID del fragmento de conocimiento.
chunk_content: Contenido del fragmento de conocimiento.
similarity_score: Relevancia entre el fragmento y la consulta.