Dify v1.1.0 Nouveau filtre intelligent "Metadata" pour la base de connaissances

À l'ère de l'explosion de l'information, la manière de localiser rapidement et précisément les informations clés à partir de données massives est devenue le principal défi de la gestion des connaissances des entreprises et des particuliers. Récemment, l'équipe produit de Dify a publié la version 1.1.0 et a innové en plaçant les "métadonnées" au cœur de la fonction de filtrage des connaissances. Cette mise à jour équivaut à l'installation d'un système de navigation intelligent pour la base de connaissances, qui peut améliorer de manière significative l'efficacité et la précision de la recherche de données, et apporter aux utilisateurs une expérience d'accès à l'information plus fluide et plus efficace.

Dans le passé, face à une énorme base de connaissances, les utilisateurs avaient souvent l'impression de chercher une aiguille dans une botte de foin, ce qui rendait difficile la recherche rapide de l'information dont ils avaient besoin. L'introduction du filtrage des métadonnées a changé cette situation. Les métadonnées, en bref, sont des "données sur les données". Elles ajoutent des balises et des attributs descriptifs supplémentaires aux données d'origine, tels que le créateur du document, la date de création, des mots-clés, etc. Grâce à ces informations structurées, les utilisateurs peuvent trouver rapidement les informations dont ils ont besoin. Grâce à ces informations structurées, les utilisateurs peuvent définir des conditions de filtrage spécifiques en fonction de leurs besoins, de manière à cibler rapidement le contenu.

Comment le filtrage des métadonnées peut-il renforcer les applications RAG ?

Pour les dépendances RAG Le filtrage des métadonnées revêt une importance particulière pour l'application de la technologie RAG (Retrieval-Augmented Generation). Il améliore non seulement la précision de la recherche d'informations pour les applications RAG, mais joue également un rôle clé dans la sécurité des données et le contrôle d'accès. Imaginez un scénario d'entreprise dans lequel différents utilisateurs peuvent avoir besoin d'accéder à des informations à des niveaux d'autorisation différents. Grâce au filtrage des métadonnées, les administrateurs peuvent facilement gérer les autorisations à un niveau granulaire, en veillant à ce que les informations sensibles ne soient accessibles qu'aux utilisateurs autorisés.

En outre, le filtrage des métadonnées optimise les performances de la recherche et économise les ressources informatiques. Grâce à des étiquettes de métadonnées prédéfinies, le système est en mesure de localiser plus rapidement les documents pertinents et de réduire les recherches inefficaces, améliorant ainsi l'efficacité globale. Cette capacité de personnalisation est sans aucun doute un outil important d'amélioration de l'efficacité pour les entreprises disposant de bases de connaissances massives.

Le diagramme suivant illustre les avantages du filtrage des métadonnées pour le contrôle d'accès. En définissant des conditions de métadonnées telles que le niveau de confidentialité, l'auteur du téléchargement et la date de mise à jour, le système peut contrôler avec précision les droits d'accès de différents utilisateurs à des informations spécifiques, par exemple pour les feuilles de route RAG 2.0.

En bref, le filtrage des métadonnées est comme un gardien intelligent des connaissances qui permet une recherche d'informations plus intelligente, sûre et efficace en ajoutant des attributs contextuels et un contrôle d'accès aux données. Dans les systèmes RAG en particulier, l'importance du filtrage des métadonnées est d'autant plus grande que la confidentialité et la pertinence des connaissances sont cruciales.

Comment le filtrage des métadonnées est-il appliqué dans Dify ?

existent Dify Dans la version 1.1.0, les utilisateurs peuvent facilement ajouter et gérer des métadonnées pour les documents de la base de connaissances et configurer des règles de filtrage des métadonnées pour une recherche plus précise des connaissances.

Étape 1 : Ajout de métadonnées aux documents de la base de connaissances

Dans l'interface de gestion de la base de connaissances de Dify, les utilisateurs peuvent ajouter des métadonnées personnalisées pour chaque document. Le système génère automatiquement certaines métadonnées par défaut lors de la création d'un document, telles que le nom du fichier, le téléchargeur et la date de téléchargement, et vous pouvez ajouter manuellement de nouveaux champs de métadonnées et personnaliser les noms de champs et les types de données selon vos besoins. En outre, les utilisateurs peuvent ajouter manuellement de nouveaux champs de métadonnées et personnaliser les noms de champs et les types de données en fonction de leurs besoins. dify prend en charge l'édition et la modification par lots des métadonnées des documents, ce qui permet aux utilisateurs de gérer et de mettre à jour rapidement leurs bases de connaissances. Cette façon d'"étiqueter" les documents jette les bases d'une recherche et d'une gestion ultérieurement affinées.

Étape 2 : Configurer le filtrage des métadonnées dans l'application

Dify v1.1.0 ajoute la section "Contexte" au Chatbot, ainsi que les fonctions Chatflow et Flux de travail Le portail de configuration du filtrage des métadonnées est fourni dans tous les nœuds de recherche de connaissances. Les utilisateurs peuvent choisir le mode de filtrage automatique ou manuel en fonction de leurs besoins réels. En mode automatique, le système analyse intelligemment les requêtes des utilisateurs et extrait et génère automatiquement des conditions de filtrage. Le mode manuel permet aux utilisateurs de personnaliser les conditions de filtrage en fonction des types de champs de métadonnées (chaîne, numérique, temps) et de définir de manière flexible la relation "ET" ou "OU" entre plusieurs conditions.

Les trois principaux types de métadonnées et leurs scénarios d'application

Dify v1.1.0 prend actuellement en charge trois types de métadonnées - chaîne, numérique et temps - pour répondre aux besoins de gestion des connaissances dans différents scénarios.

• Métadonnées des chaînes de caractères : améliorer la pertinence du contexte de recherche

  Par exemple, lorsqu'un utilisateur recherche "rapport de projet", le système peut donner la priorité aux documents comportant des métadonnées telles que "Marketing" ou "R&D", ce qui permet de filtrer un grand nombre d'informations non pertinentes et d'améliorer la précision des résultats de la recherche. Cela permet de filtrer une grande quantité d'informations non pertinentes et d'améliorer la précision des résultats de la recherche.

• Métadonnées numériques : contrôle d'accès renforcé

  Le contrôle d'accès basé sur les niveaux d'autorisation peut être réalisé au moyen de métadonnées numériques. Par exemple, seuls les utilisateurs disposant d'autorisations spécifiques peuvent récupérer des documents dont le niveau de confidentialité est supérieur à un seuil déterminé, ce qui garantit la sécurité et la conformité des données.

• Métadonnées temporelles : gérer efficacement les versions de documents

  Les métadonnées temporelles aident les utilisateurs à faire la distinction entre les anciennes et les nouvelles versions d'un document. Lorsqu'un document est mis à jour et retéléchargé, les utilisateurs peuvent rapidement retrouver la dernière version grâce au filtrage temporel. En outre, en combinaison avec les informations sur le téléchargeur, les métadonnées temporelles permettent également aux utilisateurs de comparer et d'analyser différentes versions historiques d'un même document afin de garantir la cohérence du traitement des documents.

Dans l'ensemble, la fonction de filtrage des métadonnées introduite dans Dify v1.1.0 est une amélioration importante de la solution existante de gestion des bases de connaissances. Elle permet non seulement d'améliorer l'efficacité et la précision de la recherche d'informations, mais aussi de renforcer la sécurité des données et le contrôle d'accès. Dify v1.1.0 est une mise à jour remarquable pour les entreprises et les développeurs qui souhaitent créer des applications RAG intelligentes. Pour en savoir plus sur les détails, nous vous recommandons de consulter la base de connaissances officielle de Dify afin de découvrir par vous-même la commodité et l'efficacité du filtrage des métadonnées.

https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/knowledge-base