大模型RAG实战｜Dify外挂ThinkDoc知识库实现多模态精准召回

Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，提供了知识库、RAG 管道、智能体与工作流编排等功能 。

不过，虽然 Dify 的工作流编排能力有口皆碑，但是其内置知识库的能力却与之不相称。

在真实业务场景中，Dify 处理复杂的文档，尤其是 PDF（含表格、图片、多栏排版），还是有些不足。

  • 解析深度有限。主要抽取纯文本，没有保留完整的表格行列关系、图片语义、页眉页脚信息等。
  • 检索策略单一。虽支持向量+关键词混合搜索，但无法按业务权重动态调整，亦缺乏自定义重排序逻辑 。

这就导致 Dify 内置知识库的召回性能，难以满足企业级应用的需求。

好在 Dify 是一个开放平台， 它也提供了对接外部知识库的功能，不过其 /retrieval 端点与字段要求固定，无法按需增加自定义参数，实际性能和可扩展性均受限。

因此，我们需要更好的方案。

一、Dify x ThinkDoc 方案

在企业级应用需求的场景下，我们采用 Dify 的编排与交互能力，将解析与检索环节外接至 ThinkDoc 知识库，通过 HTTP 直调 API 实现多模态精准召回。

Dify HTTP节点直调ThinkDoc API

二、 仅需三步迅速成效

第一步： ThinkDoc 侧准备

1. 登录 ThinkDoc → 创建知识库 → 上传文件。

– doc.bluedigit.ai

2. 在知识库页面，复制知识库ID

– Knowledge ID：6871xxxxxxxx

3. 在用户账号页面，创建API密钥： – API Key：td-xxxxxxxx

ThinkDoc创建API密钥

第二步： Dify 工作流配置

在 Dify工作室，我们选择创建空白应用，然后选择 Chatflow。

在Dify创建Chatflow

随后，我们在开始与 LLM 这两个节点间，增加一个 HTTP请求 节点，这样，我们就创建一个最简单的RAG工作流。

Dify x ThinkDoc RAG工作流

这个新增的 HTTP 请求 节点，参数如下：

API

POST https://doc.bluedigit.ai/api/retrieve

Headers

Authorization的键值，请填入刚才创建的 API 密钥：td-xxxxxxxx。

{
  "Authorization": "Bearer td-xxxxxxxx",
  "Content-Type": "application/json"
}

Body

选择raw，填入以下信息，使用刚才获得的知识库ID 6871xxxxxxxx。

{
  "query": "{{#sys.query#}}",
  "kb_ids": ["6781xxxxxxxx"],
  "retrieval_setting": {
    "top_k": 10,
    "score_threshold": 0.1,
  }
}

以上在 Dify 中的 HTTP 请求 节点的配置，如下图所示：

Dify x ThinkDoc HTTP请求节点示例

LLM 节点的配置

我们需要在 LLM 节点，配置系统和用户提示词，并在提示词的合适位置添加上下文和用户查询变量：

Dify x ThinkDoc LLM节点示例

第三步： 效果验证

我们在知识库中，上传了一份《大卫说流程》Word文稿，随后在 Dify 工作流的预览界面输入问题：

流程有哪些特征？

很快，系统返回如下回答：

Dify x ThinkDoc 智能问答效果示例

整个工作流的执行情况如下图所示：

Dify x ThinkDoc 工作流执行情况示例

可以看到，这个最简单的RAG工作流，非常快速和准确地找到了相关信息，并通过LLM生成了回答。

三、 灵活调整参数

基于 ThinkDoc 强大的文档解析和融合检索能力，我们还可以进一步扩展。

  • 多知识库联合检索： kb_ids 参数值为数组，可以填入多个知识库ID；如果填入空数组[]，那么将默认在用户的所有知识库中检索。
  • 动态阈值：根据检索结果测试的情况，调整 score_threshold，兼顾检索的精度与召回率。

如何使用 ThinkDoc 的混合检索与重排序功能呢？

我们只需在 HTTP请求的 Body 中增加以下参数：query_type、rerank、top_n。

  {
    "query": "{{#sys.query#}}",
    "kb_ids": ["6781xxxxxx"],
    "retrieval_setting": {
      "top_k": 10,
      "score_threshold": 0.1,
      "query_type": "hybrid",
      "rerank": true,
      "top_n": 3
    }
  }

如果你仔细研究 ThinkDoc 返回的检索结果，可以发现更为丰富的图片、文字、元数据和来源信息（详情参见 API 文档）。

我们可以惊喜地发现，这个用 Dify 工作流编排的 RAG 系统，将可以生成图文并貌的回答，还可以列出参考资料、准确地标注引用来源。

综合以上，对于需要解析表格、图片、复杂排版的生产级场景，本文介绍的 Dify 通过 HTTP 直调 ThinkDoc API 方案， 是效果出色与可扩展的优选方案。

您可以查阅官方文档进一步了解：

关于 ThinkDoc

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