From aac5737093401fa0607991237f4bccb424901419 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: "github-actions[bot]" Date: Fri, 23 Jan 2026 11:30:08 +0000 Subject: [PATCH 1/2] =?UTF-8?q?=F0=9F=8C=90=20Initial=20translations=20for?= =?UTF-8?q?=20PR=20#667?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit Auto-generated translations for documentation changes in PR #667. 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"type": "string", - "description": "リランキングモード。", - "default": "reranking_model", - "enum": [ - "reranking_model", - "weighted_score" - ] - }, - "reranking_model": { "type": "object", "description": "リランキングモデルの設定。", "properties": { @@ -2330,18 +2321,9 @@ }, "partial_member_list": { "type": "array", - "description": "'partial_members'権限でアクセスできるメンバーのリスト。", + "description": "'partial_members'権限のメンバーIDリスト。", "items": { - "type": "object", - "required": [ - "user_id" - ], - "properties": { - "user_id": { - "type": "string", - "description": "メンバーのユーザーID。" - } - } + "type": "string" } } } @@ -2954,4 +2936,4 @@ } } } -} +} \ No newline at end of file diff --git a/ja/self-host/troubleshooting/weaviate-v4-migration.mdx b/ja/self-host/troubleshooting/weaviate-v4-migration.mdx index d9f53eccf..d1aa73f75 100644 --- a/ja/self-host/troubleshooting/weaviate-v4-migration.mdx +++ b/ja/self-host/troubleshooting/weaviate-v4-migration.mdx @@ -11,19 +11,17 @@ title: Weaviate 移行ガイド：クライアント v4 とサーバー 1.27+ **Dify v1.9.2** 以降、weaviate-client が v3 から v4.17.0 にアップグレードされました。このアップグレードにより、パフォーマンスが大幅に向上し、安定性が向上しますが、**Weaviate サーバーバージョン 1.27.0 以降**が必要です。 - **破壊的変更**：新しい weaviate-client v4 は、Weaviate サーバーバージョン 1.27.0 未満との後方互換性がありません。バージョン 1.19.0 以前の自己ホスト Weaviate インスタンスを実行している場合は、Dify をアップグレードする前に Weaviate サーバーをアップグレードする必要があります。 +**破壊的変更**：新しい weaviate-client v4 は、Weaviate サーバーバージョン 1.27.0 未満との後方互換性がありません。バージョン 1.19.0 以前の自己ホスト Weaviate インスタンスを実行している場合は、Dify をアップグレードする前に Weaviate サーバーをアップグレードする必要があります。 ### 影響を受けるユーザー この移行の影響を受けるのは： - - 1.27.0 未満のバージョンで自己ホスト Weaviate インスタンスを実行している自己ホスト Dify ユーザー - 現在 Weaviate サーバーバージョン 1.19.0-1.26.x を使用しているユーザー - weaviate-client v4 を含む Dify バージョンにアップグレードするユーザー **影響を受けないユーザー**： - - クラウドホスト Weaviate ユーザー（Weaviate Cloud がサーバーバージョンを管理） - すでに Weaviate 1.27.0+ を使用しているユーザーは、追加の手順なしで Dify をアップグレードできます - Dify のデフォルト Docker Compose セットアップを実行しているユーザー（Weaviate バージョンは自動的に更新されます） @@ -49,16 +47,16 @@ weaviate-client v4 では、いくつかの破壊的変更が導入されてい ## バージョン互換性マトリックス | Dify バージョン | Weaviate-client バージョン | 互換性のある Weaviate サーバーバージョン | -| ------------ | ----------------------- | ----------------------------------- | -| ≤ 1.9.1 | v3.x | 1.19.0 - 1.26.x | -| ≥ 1.9.2 | v4.17.0 | 1.27.0+（1.33.1 までテスト済み） | +|---------------|--------------------------|-------------------------------------| +| ≤ 1.9.1 | v3.x | 1.19.0 - 1.26.x | +| ≥ 1.9.2 | v4.17.0 | 1.27.0+（1.33.1 までテスト済み） | - この移行は、weaviate-client v4.17.0 以降を使用するすべての Dify バージョンに適用されます。 + この移行は、weaviate-client v4.17.0 以降を使用するすべての Dify バージョンに適用されます。 - Weaviate サーバーバージョン 1.19.0 は 1 年以上前にリリースされ、現在は古くなっています。1.27.0+ にアップグレードすると、パフォーマンス、安定性、機能の数多くの改善にアクセスできます。 +Weaviate サーバーバージョン 1.19.0 は 1 年以上前にリリースされ、現在は古くなっています。1.27.0+ にアップグレードすると、パフォーマンス、安定性、機能の数多くの改善にアクセスできます。 ## 前提条件 @@ -66,21 +64,17 @@ weaviate-client v4 では、いくつかの破壊的変更が導入されてい 移行を開始する前に、次の手順を完了してください： 1. **現在の Weaviate バージョンを確認** - ```bash curl http://localhost:8080/v1/meta ``` - レスポンスで `version` フィールドを探します。 2. **データをバックアップ** - - Weaviate データの完全バックアップを作成 - Docker Compose を使用している場合は、Docker ボリュームをバックアップ - 現在の構成設定を文書化 3. **システム要件を確認** - - データベース移行のための十分なディスク容量を確保 - Dify と Weaviate 間のネットワーク接続を検証 - 外部 Weaviate を使用している場合、gRPC ポート (50051) がアクセス可能であることを確認 @@ -100,13 +94,13 @@ weaviate-client v4 では、いくつかの破壊的変更が導入されてい - **パス B – 直接リカバリ（すでに 1.27+ の場合）**：すでに 1.27+ にアップグレードしてナレッジベースが動作しなくなった場合に使用します。このパスはデータレイアウトの修復とスキーマ移行の実行に焦点を当てています。 - 1.19 へのダウングレードを**試みないでください**。スキーマ形式に互換性がなく、データ損失につながります。 +1.19 へのダウングレードを試みないでください。スキーマ形式に互換性がなく、データ損失につながります。 ### パス A：バックアップを使用した移行（1.19 から） - 最も安全なパスです。アップグレード前にバックアップを作成するため、問題が発生した場合に復元できます。 +最も安全なパスです。アップグレード前にバックアップを作成するため、問題が発生した場合に復元できます。 #### 前提条件 @@ -120,18 +114,18 @@ weaviate-client v4 では、いくつかの破壊的変更が導入されてい `docker/docker-compose.yaml` を編集して、`weaviate` サービスにバックアップ構成を含めます： ```yaml -weaviate: - image: semitechnologies/weaviate:1.19.0 - volumes: - - ./volumes/weaviate:/var/lib/weaviate - - ./volumes/weaviate_backups:/var/lib/weaviate/backups - ports: - - "8080:8080" - - "50051:50051" - environment: - ENABLE_MODULES: backup-filesystem - BACKUP_FILESYSTEM_PATH: /var/lib/weaviate/backups - # ... 残りの環境変数 + weaviate: + image: semitechnologies/weaviate:1.19.0 + volumes: + - ./volumes/weaviate:/var/lib/weaviate + - ./volumes/weaviate_backups:/var/lib/weaviate/backups + ports: + - "8080:8080" + - "50051:50051" + environment: + ENABLE_MODULES: backup-filesystem + BACKUP_FILESYSTEM_PATH: /var/lib/weaviate/backups + # ... 残りの環境変数 ``` Weaviate を再起動して変更を適用： @@ -214,10 +208,6 @@ sleep 10 #### ステップ A4：孤立した LSM データを修正（存在する場合） -孤立した LSM データは、ホストからまたはコンテナ内で修正できます： - -**オプション A: ホストから（ボリュームがマウントされている場合）**： - ```bash cd docker/volumes/weaviate @@ -238,32 +228,6 @@ docker compose restart weaviate sleep 15 ``` -**オプション B: Weaviate コンテナ内（推奨）**： - -```bash -cd /path/to/dify/docker -docker compose exec -it weaviate /bin/sh - -# コンテナ内 -cd /var/lib/weaviate -for dir in vector_index_*_node_*_lsm; do - [ -d "$dir" ] || continue - - index_id=$(echo "$dir" | sed -n 's/vector_index_\([^_]*_[^_]*_[^_]*_[^_]*_[^_]*\)_node_.*/\1/p') - shard_id=$(echo "$dir" | sed -n 's/.*_node_\([^_]*\)_lsm/\1/p') - - mkdir -p "vector_index_${index_id}_node/$shard_id/lsm" - cp -a "$dir/"* "vector_index_${index_id}_node/$shard_id/lsm/" - - echo "✓ Copied $dir" -done -exit - -# Weaviate を再起動 -docker compose restart weaviate -sleep 15 -``` - #### ステップ A5：スキーマを移行 1. **依存関係をインストール**（一時的な virtualenv で問題ありません）： @@ -275,34 +239,12 @@ sleep 15 pip install weaviate-client requests ``` -2. **[移行スクリプト](https://github.com/langgenius/dify-docs/blob/main/assets/migrate_weaviate_collections.py)を実行**：ローカルまたは Worker コンテナ内で実行できます。\ - **オプション A: ローカルで実行（Python 3.11+ と依存関係がインストールされている場合）**： +2. **[移行スクリプト](https://github.com/langgenius/dify-docs/blob/main/assets/migrate_weaviate_collections.py)を実行**： ```bash python3 migrate_weaviate_collections.py ``` - **オプション B: Worker コンテナ内で実行（Docker セットアップに推奨）**： - - ```bash - # スクリプトをストレージディレクトリにコピー - cp migrate_weaviate_collections.py /path/to/dify/docker/volumes/app/storage/ - - # worker コンテナに入る - cd /path/to/dify/docker - docker compose exec -it worker /bin/bash - - # 移行スクリプトを実行（Dify 1.11.0+ の場合は --no-cache を使用） - uv run --no-cache /app/api/storage/migrate_weaviate_collections.py - - # コンテナを終了 - exit - ``` - - - 移行スクリプトは構成に環境変数を使用するため、Docker コンテナ内での実行に適しています。Dify 1.11.0+ で `uv` の権限エラーが発生した場合は、代わりに `uv run --no-cache` を使用してください。 - - 3. **Dify サービスを再起動**： ```bash @@ -313,18 +255,14 @@ sleep 15 4. **UI で検証**：Dify を開き、移行されたナレッジベースに対して取得をテストします。 - - 大規模なコレクション（10,000 オブジェクト以上）の場合、古いコレクションと新しいコレクション間でオブジェクト数が一致することを確認してください。移行スクリプトは検証カウントを自動的に表示します。 - - - 正常な移行を確認した後、`weaviate_migration_env` とバックアップファイルを削除してディスク容量を回復できます。 +正常な移行を確認した後、`weaviate_migration_env` とバックアップファイルを削除してディスク容量を回復できます。 ### パス B：直接リカバリ（すでに 1.27+ の場合） - このパスは、すでに 1.27+ にアップグレードしてナレッジベースが動作しなくなった場合にのみ使用してください。1.19 のバックアップはもう作成できないため、データをその場で修復する必要があります。 +このパスは、すでに 1.27+ にアップグレードしてナレッジベースが動作しなくなった場合にのみ使用してください。1.19 のバックアップはもう作成できないため、データをその場で修復する必要があります。 #### 前提条件 @@ -335,13 +273,10 @@ sleep 15 #### ステップ B1：孤立した LSM データを修復 -Weaviate を停止して孤立した LSM データを修正： - ```bash -cd /path/to/dify/docker +cd docker docker compose stop weaviate -# オプション A: ホストから（ボリュームがマウントされている場合） cd volumes/weaviate for dir in vector_index_*_node_*_lsm; do @@ -355,24 +290,12 @@ for dir in vector_index_*_node_*_lsm; do echo "✓ Copied $dir" done - -# オプション B: コンテナ内（推奨） -docker compose run --rm --entrypoint /bin/sh weaviate -c " -cd /var/lib/weaviate -for dir in vector_index_*_node_*_lsm; do - [ -d \"\$dir\" ] || continue - index_id=\$(echo \"\$dir\" | sed -n 's/vector_index_\([^_]*_[^_]*_[^_]*_[^_]*_[^_]*\)_node_.*/\1/p') - shard_id=\$(echo \"\$dir\" | sed -n 's/.*_node_\([^_]*\)_lsm/\1/p') - mkdir -p \"vector_index_\${index_id}_node/\$shard_id/lsm\" - cp -a \"\$dir/\"* \"vector_index_\${index_id}_node/\$shard_id/lsm/\" - echo \"✓ Copied \$dir\" -done -" ``` Weaviate を再起動： ```bash +cd ../.. docker compose start weaviate sleep 15 ``` @@ -395,57 +318,33 @@ curl -s -H "Authorization: Bearer " \ #### ステップ B2：スキーマ移行を実行 -ステップ A5 と同じコマンドに従います。スクリプトはローカルまたは Worker コンテナ内で実行できます： - -**Worker コンテナ内で実行する場合**： - -```bash -# スクリプトをストレージディレクトリにコピー -cp migrate_weaviate_collections.py /path/to/dify/docker/volumes/app/storage/ - -# worker コンテナに入る -cd /path/to/dify/docker -docker compose exec -it worker /bin/bash - -# 移行スクリプトを実行 -uv run --no-cache /app/api/storage/migrate_weaviate_collections.py - -# 終了してサービスを再起動 -exit -docker compose restart api worker worker_beat -``` - - - 移行スクリプトはカーソルベースのページネーションを使用して、大規模なコレクションを安全に処理します。移行完了後にオブジェクト数が一致することを確認してください。 - +[ステップ A5](#ステップ-a5：スキーマを移行) と同じコマンドに従います。必要に応じて virtualenv を作成し、`weaviate-client` 4.x をインストールし、`migrate_weaviate_collections.py` を実行してから、`api`、`worker`、`worker_beat` を再起動します。 #### ステップ B3：Dify で検証 - Dify のナレッジベース UI を開きます。 - 取得テストを使用して、クエリが結果を返すことを確認します。 -- エラーが続く場合は、`docker compose logs weaviate` を確認して追加の修復手順を確認してください（[トラブルシューティング](#troubleshooting)を参照）。 +- エラーが続く場合は、`docker compose logs weaviate` を確認して追加の修復手順を確認してください（[トラブルシューティング](#トラブルシューティング)を参照）。 ## レガシーバージョンのデータ移行 -**重要：データ移行が必要です** +### 重要：データ移行が必要です **移行なしではアップグレード後に既存のナレッジベースは動作しません！** -**移行が必要な理由**： - +### 移行が必要な理由： - 古いデータ：Weaviate v3 クライアントで作成（シンプルなスキーマ） - 新しいコード：Weaviate v4 形式が必要（拡張スキーマ） - **互換性なし**：古いデータに必要なプロパティがない -**移行オプション**： +### 移行オプション： -- オプション A：Weaviate バックアップ/復元を使用 +##### オプション A：Weaviate バックアップ/復元を使用 -- オプション B：元のドキュメントから再インデックス - -- オプション C：古い Weaviate を維持（まだアップグレードしない）ダウンタイムやデータ損失を許容できない場合。 +##### オプション B：元のドキュメントから再インデックス +##### オプション C：古い Weaviate を維持（まだアップグレードしない）ダウンタイムやデータ損失を許容できない場合。 ### 自動移行 @@ -482,7 +381,7 @@ curl -X POST "http://localhost:8080/v1/backups/filesystem/pre-migration-backup/r ``` - 複雑なスキーマや大規模なデータセットの場合の包括的な移行ガイダンスについては、公式の [Weaviate 移行ガイド](https://weaviate.io/developers/weaviate/installation/migration)を参照してください。 +複雑なスキーマや大規模なデータセットの場合の包括的な移行ガイダンスについては、公式の [Weaviate 移行ガイド](https://weaviate.io/developers/weaviate/installation/migration)を参照してください。 ## 構成の変更 @@ -498,12 +397,10 @@ weaviate-client v4 を含む Dify バージョンで利用可能な新しい環 **形式**：`hostname:port`（プロトコルプレフィックスなし） **デフォルトポート**： - - 非セキュア：50051 - セキュア (TLS)：443 **例**： - ```bash # Docker Compose（内部ネットワーク） WEAVIATE_GRPC_ENDPOINT=weaviate:50051 @@ -519,7 +416,7 @@ WEAVIATE_GRPC_ENDPOINT=your-instance.weaviate.cloud:443 ``` - WEAVIATE_GRPC_ENDPOINT 値に `grpc://` や `http://` などのプロトコルプレフィックスを含めないでください。`hostname:port` のみを使用してください。 +WEAVIATE_GRPC_ENDPOINT 値に `grpc://` や `http://` などのプロトコルプレフィックスを含めないでください。`hostname:port` のみを使用してください。 ### 更新された環境変数 @@ -551,6 +448,8 @@ WEAVIATE_GRPC_ENDPOINT=weaviate:50051 WEAVIATE_BATCH_SIZE=100 ``` + + ## 検証手順 移行完了後、すべてが正常に動作していることを検証： @@ -586,7 +485,7 @@ docker compose logs api | grep -i weaviate 6. ステータスが「QUEUING」→「INDEXING」→「AVAILABLE」に変わることを確認 - ドキュメントが「QUEUING」ステータスで止まっている場合は、Celery worker が実行されているか確認：`docker compose logs worker` +ドキュメントが「QUEUING」ステータスで止まっている場合は、Celery worker が実行されているか確認：`docker compose logs worker` ### 4. ベクトル検索をテスト @@ -609,7 +508,7 @@ docker compose logs -f api | grep -i "query_time\|duration" ``` - gRPC が適切に構成されている場合、ベクトル検索クエリは HTTP のみの接続と比較して 2〜5 倍高速になるはずです。 +gRPC が適切に構成されている場合、ベクトル検索クエリは HTTP のみの接続と比較して 2〜5 倍高速になるはずです。 ## トラブルシューティング @@ -619,7 +518,6 @@ docker compose logs -f api | grep -i "query_time\|duration" **原因**：weaviate-client v4 がインストールされていないか、v3 がまだ使用されています。 **解決策**： - ```bash # Docker インストールの場合、正しい Dify バージョンを実行していることを確認 docker compose pull @@ -641,7 +539,6 @@ pip install weaviate-client==4.17.0 ポートはコンテナ間で内部的に利用可能です。Docker 外部から接続しない限り、アクションは不要です。 2. **外部 Weaviate の場合**： - ```bash # Weaviate が 50051 でリッスンしているか確認 docker ps | grep weaviate @@ -652,7 +549,6 @@ pip install weaviate-client==4.17.0 ``` 3. **ファイアウォールルールを確認**： - ```bash # Linux sudo ufw allow 50051/tcp @@ -668,7 +564,6 @@ pip install weaviate-client==4.17.0 **解決策**： 1. Weaviate と Dify の API キーが一致することを確認： - ```bash # Weaviate 認証を確認 curl http://localhost:8080/v1/meta | jq '.authentication' @@ -678,13 +573,12 @@ pip install weaviate-client==4.17.0 ``` 2. 匿名アクセスを使用している場合： - ```yaml # Weaviate docker-compose.yaml weaviate: environment: - AUTHENTICATION_ANONYMOUS_ACCESS_ENABLED: "true" - AUTHENTICATION_APIKEY_ENABLED: "false" + AUTHENTICATION_ANONYMOUS_ACCESS_ENABLED: 'true' + AUTHENTICATION_APIKEY_ENABLED: 'false' ``` 次に、Dify 構成から `WEAVIATE_API_KEY` を削除します。 @@ -717,20 +611,17 @@ docker compose restart worker **解決策**： 1. gRPC 構成を検証： - ```bash docker compose exec api env | grep WEAVIATE_GRPC ``` 次のように表示されるはずです： - ``` WEAVIATE_GRPC_ENABLED=true WEAVIATE_GRPC_ENDPOINT=weaviate:50051 ``` 2. gRPC 接続をテスト： - ```bash docker exec -it dify-api-1 nc -zv weaviate 50051 # 「succeeded」を返すはず @@ -745,19 +636,16 @@ docker compose restart worker **解決策**： 1. Weaviate ログで特定のエラーメッセージを確認： - ```bash docker compose logs weaviate | tail -100 ``` 2. 現在のスキーマをリスト： - ```bash curl http://localhost:8080/v1/schema ``` 3. 必要に応じて、破損したコレクションを削除（⚠️ すべてのデータが削除されます）： - ```bash # まずバックアップ！ curl -X DELETE http://localhost:8080/v1/schema/YourCollectionName @@ -769,7 +657,7 @@ docker compose restart worker ``` - コレクションを削除するとすべてのデータが削除されます。バックアップがあり、すべてのコンテンツを再インデックスする準備ができている場合にのみ実行してください。 +コレクションを削除するとすべてのデータが削除されます。バックアップがあり、すべてのコンテンツを再インデックスする準備ができている場合にのみ実行してください。 ### 問題：Docker ボリュームの権限エラー @@ -777,7 +665,6 @@ docker compose restart worker **原因**：Docker コンテナのユーザー ID の不一致。 **解決策**： - ```bash # Weaviate データディレクトリの所有権を確認 ls -la docker/volumes/weaviate/ @@ -789,21 +676,6 @@ sudo chown -R 1000:1000 docker/volumes/weaviate/ docker compose restart weaviate ``` -### 問題：移行スクリプト実行時の権限拒否（Dify 1.11.0+） - -**原因**：新しい Dify バージョンでは `/home/dify` ディレクトリが存在しない可能性があり、`uv` キャッシュの作成に失敗します。 - -**解決策**： - -```bash -# オプション 1: --no-cache フラグを使用（推奨） -uv run --no-cache migrate_weaviate_collections.py - -# オプション 2: root ユーザーとして実行 -docker compose exec -u root worker /bin/bash -uv run migrate_weaviate_collections.py -``` - ## ロールバック計画 移行が失敗してロールバックする必要がある場合： @@ -854,7 +726,7 @@ docker compose logs | grep -i error ``` - 可能であれば、常にステージング環境でロールバック手順を最初にテストしてください。大規模な移行を試みる前に、複数のバックアップコピーを保持してください。 +可能であれば、常にステージング環境でロールバック手順を最初にテストしてください。大規模な移行を試みる前に、複数のバックアップコピーを保持してください。 ## 追加リソース @@ -883,16 +755,16 @@ docker compose logs | grep -i error この移行により、Dify のベクトルストレージ機能に重要な改善がもたらされます： -- **パフォーマンスの向上**：gRPC サポートにより、クエリとインポート速度が大幅に向上（2〜5 倍高速） +✓ **パフォーマンスの向上**：gRPC サポートにより、クエリとインポート速度が大幅に向上（2〜5 倍高速） -- **安定性の向上**：接続処理とエラー回復の強化 +✓ **安定性の向上**：接続処理とエラー回復の強化 -- **セキュリティ**：Weaviate 1.19.0 では利用できないセキュリティ更新とパッチへのアクセス +✓ **セキュリティ**：Weaviate 1.19.0 では利用できないセキュリティ更新とパッチへのアクセス -- **将来性**：最新の Weaviate 機能と継続的なサポートへのアクセス +✓ **将来性**：最新の Weaviate 機能と継続的なサポートへのアクセス これは古いバージョンのユーザーにサーバーアップグレードを必要とする破壊的変更ですが、その利点は移行作業を大きく上回ります。ほとんどの Docker Compose ユーザーは、自動更新により 15 分以内に移行を完了できます。 - このガイドでカバーされていない問題が発生した場合は、[Dify GitHub Issues ページ](https://github.com/langgenius/dify/issues)で「weaviate」および「migration」ラベルを付けて報告してください。 +このガイドでカバーされていない問題が発生した場合は、[Dify GitHub Issues ページ](https://github.com/langgenius/dify/issues)で「weaviate」および「migration」ラベルを付けて報告してください。 diff --git a/ja/use-dify/debug/variable-inspect.mdx b/ja/use-dify/debug/variable-inspect.mdx index 446c84c26..56e4f82d3 100644 --- a/ja/use-dify/debug/variable-inspect.mdx +++ b/ja/use-dify/debug/variable-inspect.mdx @@ -1,10 +1,11 @@ --- -title: "変数インスペクター" +title: "ワークフロー" icon: "arrow-progress" --- ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/use-dify/debug/variable-inspect)を参照してください。 + 変数インスペクターは、ワークフローを流れるすべてのデータを表示します。各ノードの実行後に入力と出力をキャプチャするため、何が起こっているかを確認し、異なるシナリオをテストできます。 ![](https://assets-docs.dify.ai/2025/06/38f26d7339f64abfdfb6955b1c34f4ae.png) @@ -23,7 +24,7 @@ icon: "arrow-progress" ここで変数を編集しても、元々それらを作成したノードの「最後の実行」記録は変更されません。 -例えば、LLMノードが`SELECT * FROM users`のようなSQLを生成した場合、インスペクターで`SELECT username FROM users`に編集し、データベースノードのみを再実行して異なる結果を確認できます。 +例えば、大規模言語モデルノードが`SELECT * FROM users`のようなSQLを生成した場合、インスペクターで`SELECT username FROM users`に編集し、データベースノードのみを再実行して異なる結果を確認できます。 ![](https://assets-docs.dify.ai/2025/06/fb8c49fc0c8c63866f1a9379e8752d9e.png) @@ -31,4 +32,4 @@ icon: "arrow-progress" 任意の変数の横にある復元アイコンをクリックして元の値に戻すか、「すべてリセット」をクリックしてキャッシュされたすべての変数を一度にクリアできます。 -![](https://assets-docs.dify.ai/2025/06/b713290543a0feb95ecab65336e97483.png) \ No newline at end of file +![](https://assets-docs.dify.ai/2025/06/b713290543a0feb95ecab65336e97483.png) diff --git a/ja/use-dify/getting-started/introduction.mdx b/ja/use-dify/getting-started/introduction.mdx index 19adf2c28..00d42b901 100644 --- a/ja/use-dify/getting-started/introduction.mdx +++ b/ja/use-dify/getting-started/introduction.mdx @@ -11,13 +11,13 @@ Difyは、AIワークフローを構築するためのオープンソースプ ![853427c8123decb5ea3d163ae3bb8ab635d95e92f7ee14a2e51e54df06e94fd8.png](/images/853427c8123decb5ea3d163ae3bb8ab635d95e92f7ee14a2e51e54df06e94fd8.png) - + 数分で強力なアプリの構築を開始 - + Difyの核となる構成要素の説明 - + 自分のノートパソコン/サーバーにDifyをインストールするガイド @@ -26,7 +26,7 @@ Difyは、AIワークフローを構築するためのオープンソースプ 過去のリリースでの変更内容 - + Difyのユースケース例のウォークスルー diff --git a/ja/use-dify/knowledge/create-knowledge/import-text-data/readme.mdx b/ja/use-dify/knowledge/create-knowledge/import-text-data/readme.mdx index 381d9a7ec..88c7264de 100644 --- a/ja/use-dify/knowledge/create-knowledge/import-text-data/readme.mdx +++ b/ja/use-dify/knowledge/create-knowledge/import-text-data/readme.mdx @@ -14,17 +14,13 @@ title: ローカルファイルをアップロード 2. データソースとして **既存テキストをインポート** を選択し、ファイルをアップロードします。 - - 1回のアップロードで選択できるファイル数の上限：5 + - 1ファイルの最大サイズ：15 MB - - Dify Cloudでは、**バッチアップロード**（1回につき最大50ファイル）は[有料プラン](https://dify.ai/jp/pricing)でのみ利用可能です。 - + - 1回のアップロードで最大5ファイルまで - - ファイルサイズの上限：15MB - - - セルフホスト環境では、これら2つの上限は環境変数 `UPLOAD_FILE_SIZE_LIMIT` および `UPLOAD_FILE_BATCH_LIMIT` で調整できます。 - + + Dify Cloudでは、**一括アップロード**は[**Professional**および**Team**プラン](https://dify.ai/pricing)のみ対応しています。 + --- @@ -32,29 +28,30 @@ title: ローカルファイルをアップロード JPG、JPEG、PNG、GIF形式で2MB未満の画像は、該当するチャンクの添付ファイルとして自動抽出されます。これらの画像は個別に管理でき、検索時にチャンクと一緒に返されます。 - 抽出された画像のURLはチャンクテキスト内に残りますが、テキストをきれいに保つためにこれらのURLを安全に削除できます。削除しても抽出された画像には影響しません。 - - インデックス設定でマルチモーダル埋め込みモデル（**Vision**アイコン付き）を選択した場合、抽出された画像も埋め込まれ、検索用にインデックス化されます。 - - 1チャンクにつき最大10枚まで画像添付が可能です。超過分は抽出されません。 - - セルフホスト環境では、以下の上限を環境変数で調整できます： - - - 画像サイズの上限：`ATTACHMENT_IMAGE_FILE_SIZE_LIMIT` - - - 1チャンクあたりの添付画像数上限：`SINGLE_CHUNK_ATTACHMENT_LIMIT` + セルフホスト環境では、環境変数 `ATTACHMENT_IMAGE_FILE_SIZE_LIMIT` で画像サイズ上限を調整できます。 - 上記の抽出ルールの対象： + + 1チャンクにつき最大10枚まで画像添付が可能です。超過分は抽出されません。 + + セルフホスト環境では、環境変数 `SINGLE_CHUNK_ATTACHMENT_LIMIT` でこの上限を調整できます。 + + + 抽出ルールの対象： - DOCXファイルに埋め込まれた画像 - - その他のファイルタイプ（例：PDF）に埋め込まれた画像は、[ナレッジパイプライン](/ja/use-dify/knowledge/knowledge-pipeline/readme)で適切な文書抽出プラグインを使用して抽出できます。 - + + その他のドキュメントタイプ（例：PDF）に埋め込まれた画像は、[ナレッジパイプライン](/ja/use-dify/knowledge/knowledge-pipeline/readme)で適切な文書抽出プラグインを使用した場合のみ抽出できます。 + - - 任意のファイルタイプで、以下のMarkdown記法でアクセス可能なURLを介して参照される画像： + - 任意のファイルタイプで、以下のMarkdown記法でURL参照可能な画像： - `![代替テキスト](image_url)` - `![代替テキスト](image_url "タイトル")` + + + その後のインデックス設定で**Vision**アイコン付きのマルチモーダル埋め込みモデルを選択した場合、抽出された画像もベクトル化され、検索用にインデックス化されます。 + + diff --git a/ja/use-dify/knowledge/create-knowledge/setting-indexing-methods.mdx b/ja/use-dify/knowledge/create-knowledge/setting-indexing-methods.mdx index 4a731d268..ef84b9416 100644 --- a/ja/use-dify/knowledge/create-knowledge/setting-indexing-methods.mdx +++ b/ja/use-dify/knowledge/create-knowledge/setting-indexing-methods.mdx @@ -4,191 +4,219 @@ title: インデックス方法と検索設定を指定 ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/use-dify/knowledge/create-knowledge/setting-indexing-methods)を参照してください。 -チャンキングモードを選択した後、次のステップは構造化されたコンテンツのインデックス方法を定義することです。 +コンテンツの分割モードを選択した後、構造化されたコンテンツの**インデックス方法**と**検索設定**を行います。 -## インデックス方法の選択 +## インデックス方法の設定 -検索エンジンが効率的なインデックスアルゴリズムを使用してユーザーのクエリに最も関連する検索結果をマッチングするのと同様に、選択したインデックス方法はLLMの検索効率とナレッジベースコンテンツに対する回答の正確性に直接影響します。 +検索エンジンが効率的なインデックスアルゴリズムを通じてユーザーの質問に最も関連するウェブページコンテンツをマッチングするように、インデックス方法の適切さはLLMがナレッジベース内のコンテンツを検索する効率と回答の正確性に直接影響します。 -ナレッジベースでは、**高品質**と**エコノミー**の2種類のインデックス方法を提供しており、それぞれ異なる検索設定オプションがあります。 +**高品質**と**エコノミー**の2種類のインデックス方法を提供しており、それぞれ異なる検索設定オプションがあります： + + + 元のQ&Aモード（コミュニティ版のみ対応）は、高品質インデックス方法のオプションになりました。 + - + - 高品質インデックス方法で作成されたナレッジベースは、後からエコノミーに切り替えることはできません。 + **高品質インデックス方式** で作成されたナレッジベースは、後から **経済的インデックス方式** に切り替えることはできません。 - 高品質インデックス方法では、埋め込みモデルを使用してコンテンツチャンクをベクトル表現に変換します。この処理を埋め込み（embedding）と呼びます。 - - これらのベクトルは多次元空間上の座標のようなものです。2つの点の距離が近いほど、それらの意味が近いことを示しています。このしくみにより、システムは単なるキーワード一致ではなく、意味的な類似性に基づいて関連情報を検索できます。 + **高品質インデックス方式** では、埋め込みモデル（Embedding モデル）を使ってコンテンツチャンクをベクトル表現に変換します。この処理を「埋め込み（embedding）」と呼びます。 + + これらのベクトルは、多次元空間上の座標のようなものです。2つの点の距離が近いほど、それらの意味が近いことを示しています。このしくみにより、システムは単なるキーワード一致ではなく、意味的な類似性（セマンティック類似度）に基づいて関連情報を検索できます。 - クロスモーダル検索（テキストと画像を意味的関連性に基づいて取得）を有効にするには、マルチモーダル埋め込みモデル（**Vision**アイコン付き）を選択してください。ドキュメントから抽出された画像もベクトル化され、検索用にインデックス化されます。 - このような埋め込みモデルを使用するナレッジベースは、カード上で**Multimodal**とラベル付けされます。 + クロスモーダル検索（テキストと画像を意味的関連性に基づいて取得）を有効にするには、**Vision**アイコン付きのマルチモーダル埋め込みモデルを選択してください。ドキュメントから抽出された画像もベクトル化され、検索用にインデックス化されます。 - Multimodal Knowledge Base - - - 高品質インデックス方法では、ベクトル検索、全文検索、ハイブリッド検索の3つの検索戦略がサポートされています。詳細は[検索設定の指定](#検索設定の指定)をご覧ください。 + このような埋め込みモデルを使用するナレッジベースは、カード上で**Multimodal**と表示されます。 - ### Q&Aモード + Multimodal Knowledge Base - - Q&Aモードはセルフホスト環境でのみ利用可能です。 - + - このモードを有効にすると、システムはアップロードされたテキストを分割し、各分割のコンテンツを要約して自動的にQ&Aペアを生成します。 + 高品質インデックス方式では、ベクトル検索・全文検索・ハイブリッド検索の3つの検索戦略がサポートされています。詳細は[検索設定の指定](#検索方法の指定)をご覧ください。 - 一般的な**Q to P**戦略（ユーザーの質問がテキスト段落にマッチング）とは異なり、Q&Aモードでは**Q to Q**戦略（質問が質問にマッチング）を採用しています。 + **Q\&Aモードの有効化（オプション、コミュニティ版のみ）** - このアプローチは、FAQ文書内のテキストが**通常、完全な文法構造を持つ自然言語で書かれている**ため、特に効果的です。 + このモードを有効にすると、システムはアップロードされたテキストを分割し、各分割のコンテンツを要約して自動的にQ\&Aマッチングペアを生成します。一般的な「Q to P」（ユーザーの質問がテキスト段落にマッチング）戦略とは異なり、QAモードでは「Q to Q」（質問が質問にマッチング）戦略を採用しています。 - > **Q to Q**戦略により、質問と回答のマッチングがより明確になり、高頻度または類似度の高い質問のシナリオにも適切に対応できます。 + これは「よくある質問」文書内のテキストが**通常、完全な文法構造を持つ自然言語**であるため、Q to Qモードによって質問と回答のマッチングがより明確になり、同時に高頻度で類似度の高い質問のシナリオにも対応できるからです。 - ![Q&A Chunk](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/70960a237d4f5eaed2dbf46a2cca2bf7.png) + > **Q\&Aモードは「中国語、英語、日本語」の3言語のみサポートしています。このモードを有効にするとより多くのLLM Tokensを消費する可能性があり、**[**エコノミーインデックス方法**](/ja/use-dify/knowledge/create-knowledge/setting-indexing-methods#エコノミーインデックス)**は使用できません。** - ユーザーが質問すると、システムは最も類似した質問を特定し、対応するチャンクを回答として返します。この方法はより精密で、ユーザーのクエリに直接マッチングするため、ユーザーが必要とする正確な情報を検索できます。 + Q\&A チャンキング - ![Difference between Q to P and Q to Q indexing method](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/8745ccabff56290eae329a9d3592f745.png) - - + ユーザーが質問すると、システムは最も類似した質問を見つけ、対応する分割を回答として返します。この方法はより精密で、ユーザーの質問に直接マッチングするため、ユーザーが本当に必要とする情報をより正確に検索できます。 + Q to P と Q to Q のインデックスモードの違い + + **エコノミー** - 各チャンクで10個のキーワードを使用して検索し、検索精度は下がりますがトークンを消費しません。検索されたブロックに対しては、逆引きインデックス方式のみで最も関連性の高いブロックを選択します。 - -エコノミーインデックス方法のパフォーマンスが期待に沿わない場合は、ナレッジ設定ページで高品質インデックス方法にアップグレードできます。 + エコノミーモードでは、各ブロック内で10個のキーワードを使用して検索し、精度は下がりますが費用は発生しません。検索されたブロックに対しては、逆引きインデックス方式のみで最も関連性の高いブロックを選択します。詳細は[以下](#検索方法の指定)をお読みください。 -![Economical mode](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/3b86e6b484da39452c164cb6372a7242.png) + エコノミータイプのインデックス方法を選択した後、実際の効果が良くないと感じる場合は、ナレッジベース設定ページで**「高品質」インデックス方法**にアップグレードできます。 + エコノミーモード - -## 検索設定の指定 +## 検索方法の指定 -ナレッジベースはユーザーのクエリを受け取った後、事前設定された検索方法に従って既存のドキュメントを検索し、高度に関連するコンテンツチャンクを抽出します。これらのチャンクはLLMに不可欠なコンテキストを提供し、最終的に回答の正確性と信頼性に影響を与えます。 +ナレッジベースはユーザーのクエリを受け取った後、事前設定された検索方法に従って既存の文書内で関連コンテンツを検索し、言語モデルが高品質な回答を生成するために高度に関連する情報の断片を抽出します。これはLLMが取得できる背景情報を決定し、生成結果の正確性と信頼性に影響を与えます。 -一般的な検索方法には以下があります： +一般的な検索方法には、ベクトル類似度に基づく意味検索と、キーワードに基づく精密マッチングがあります。前者はテキストコンテンツブロックと質問クエリをベクトルに変換し、ベクトル類似度の計算によってより深いレベルの意味的関連性をマッチングします。後者は検索エンジンでよく使われる検索方法である逆引きインデックスを通じて、質問と重要なコンテンツをマッチングします。 -1. ベクトル類似度に基づく意味検索 - テキストチャンクとクエリをベクトルに変換し、類似度スコアリングでマッチングします。 -2. 逆引きインデックス（標準的な検索エンジン技術）を使用したキーワードマッチング。両方の方法がDifyのナレッジベースでサポートされています。 - -両方の検索方法がDifyのナレッジベースでサポートされています。利用可能な具体的な検索オプションは、選択したインデックス方法によって異なります。 +異なるインデックス方法には異なる検索設定があります。 - - **高品質** + + **高品質インデックス** - **高品質**インデックス方法では、Difyは**ベクトル検索、全文検索、ハイブリッド検索**の3つの検索設定を提供しています。 + 高品質インデックス方法では、Difyはベクトル検索、全文検索、ハイブリッド検索の設定を提供しています： -![Retrieval Settings](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/9b02fc353324221cc91f185a350775b6.png) + 検索設定 -**ベクトル検索** + **ベクトル検索** -**定義**: ユーザーの質問をベクトル化してクエリベクトルを生成し、ナレッジベース内の対応するテキストベクトルと比較して、最も近いチャンクを見つけます。 + **定義：** ユーザーが入力した質問をベクトル化し、クエリテキストの数学ベクトルを生成し、クエリベクトルとナレッジベース内の対応するテキストベクトル間の距離を比較し、隣接する分割コンテンツを探します。 -![Vector search settings](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/620044faa47a5037f85b32a27a56fce5.png) + ベクトル検索 -**ベクトル検索設定：** + **ベクトル検索設定：** -**Rerankモデル**: デフォルトでは無効です。有効にすると、サードパーティのRerankモデルがベクトル検索によって返されたテキストチャンクを並べ替えて結果を最適化します。これにより、LLMがより正確な情報にアクセスし、出力品質を向上させることができます。このオプションを有効にする前に、**設定** → **モデルプロバイダー**に移動してRerankモデルのAPIキーを設定してください。 + **Rerankモデル：** デフォルトでは無効です。有効にすると、ベクトル検索によって呼び出されたコンテンツセグメントを第三者のRerankモデルを使用して再度並べ替え、並べ替え結果を最適化します。LLMがより正確なコンテンツを取得し、出力の品質を向上させるのを助けます。このオプションを有効にする前に、「設定」→「モデルプロバイダー」に移動し、RerankモデルのAPIキーを事前に設定する必要があります。 - - 選択した埋め込みモデルがマルチモーダルの場合は、マルチモーダルRerankモデル（**Vision**アイコン付き）も選択してください。そうでない場合、検索された画像はリランキングと検索結果から除外されます。 - + + 選択した埋め込みモデルがマルチモーダルの場合は、**Vision**アイコンが表示されたマルチモーダルリランキングモデルも選択してください。そうでない場合、検索された画像は再ランクおよび最終出力から除外されます。 + -> この機能を有効にすると、Rerankモデルのトークンが消費されます。詳細については、関連するモデルの価格ページを参照してください。 + > この機能を有効にすると、Rerankモデルのトークンが消費されます。詳細については、対応するモデルの価格説明を参照してください。 -**TopK**: ユーザーのクエリに最も類似していると判断されたテキストチャンクの取得数を決定します。選択したモデルのコンテキストウィンドウに基づいてチャンク数を自動的に調整します。デフォルト値は**3**で、値が高いほど多くのテキストチャンクが呼び出されます。 + **TopK：** ユーザーの質問との類似度が最も高いテキスト断片をフィルタリングするために使用されます。システムは同時に使用するモデルのコンテキストウィンドウサイズに基づいて断片の数を動的に調整します。デフォルト値は3です。値が高いほど、呼び出されるテキストセグメントの予想数が多くなります。 -**Scoreしきい値**: チャンクが取得されるために必要な最小類似度スコアを設定します。このスコアを超えるチャンクのみが取得されます。デフォルト値は**0.5**です。しきい値が高いほど類似度の要求が高くなり、取得されるチャンク数が少なくなります。 + **Scoreしきい値：** テキスト断片をフィルタリングする類似度のしきい値を設定するために使用され、設定されたスコアを超えるテキスト断片のみを呼び出します。デフォルト値は0.5です。値が高いほど、テキストと質問の類似度の要求が高くなり、呼び出されるテキストの予想数も少なくなります。 -> TopKとScore設定はRerankフェーズでのみ有効です。したがって、これらの設定を適用するには、Rerankモデルを追加して有効にする必要があります。 + > TopKとScore設定はRerankステップでのみ有効であるため、RerankモデルをRerankモデルを追加して有効にする必要があります。 *** **全文検索** -**定義**: ドキュメント内のすべての用語をインデックス化し、ユーザーが任意の用語をクエリして、それらの用語を含むテキストフラグメントを返すことができます。 + **定義：** キーワード検索、つまり文書内のすべての語彙のインデックス作成です。ユーザーが質問を入力した後、明示的なキーワードによってナレッジベース内の対応するテキスト断片をマッチングし、キーワードに合致するテキスト断片を返します。検索エンジンの明示的な検索と類似しています。 -![Full-Text Search Settings](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/513bff1ca38ec746b3246502b0311b39.png) + 全文検索 -**Rerankモデル**: デフォルトでは無効です。有効にすると、サードパーティのRerankモデルが全文検索によって返されたテキストチャンクを並べ替えて結果を最適化します。これにより、LLMがより正確な情報にアクセスし、出力品質を向上させることができます。このオプションを有効にする前に、**設定** → **モデルプロバイダー**に移動してRerankモデルのAPIキーを設定してください。 + **Rerankモデル：** デフォルトでは無効です。有効にすると、全文検索によって呼び出されたコンテンツセグメントを第三者のRerankモデルを使用して再度並べ替え、並べ替え結果を最適化します。LLMに再並べ替えされたセグメントを送信し、出力コンテンツの品質を向上させます。このオプションを有効にする前に、「設定」→「モデルプロバイダー」に移動し、RerankモデルのAPIキーを事前に設定する必要があります。 - - 選択した埋め込みモデルがマルチモーダルの場合は、マルチモーダルRerankモデル（**Vision**アイコン付き）も選択してください。そうでない場合、検索された画像はリランキングと検索結果から除外されます。 - + + 選択した埋め込みモデルがマルチモーダルの場合は、**Vision**アイコンが表示されたマルチモーダルリランキングモデルも選択してください。そうでない場合、検索された画像は再ランクおよび最終出力から除外されます。 + -> この機能を有効にすると、Rerankモデルのトークンが消費されます。詳細については、関連するモデルの価格ページを参照してください。 + > この機能を有効にすると、Rerankモデルのトークンが消費されます。詳細については、対応するモデルの価格説明を参照してください。 -**TopK**: ユーザーのクエリに最も類似していると判断されたテキストチャンクの取得数を決定します。選択したモデルのコンテキストウィンドウに基づいてチャンク数を自動的に調整します。デフォルト値は**3**で、値が高いほど多くのテキストチャンクが呼び出されます。 + **TopK：** ユーザーの質問との類似度が最も高いテキスト断片をフィルタリングするために使用されます。システムは同時に使用するモデルのコンテキストウィンドウサイズに基づいて断片の数を動的に調整します。システムのデフォルト値は3です。値が高いほど、呼び出されるテキストセグメントの予想数が多くなります。 -**Scoreしきい値**: チャンクが取得されるために必要な最小類似度スコアを設定します。このスコアを超えるチャンクのみが取得されます。デフォルト値は**0.5**です。しきい値が高いほど類似度の要求が高くなり、取得されるチャンク数が少なくなります。 + **Scoreしきい値：** テキスト断片をフィルタリングする類似度のしきい値を設定するために使用され、設定されたスコアを超えるテキスト断片のみを呼び出します。デフォルト値は0.5です。値が高いほど、テキストと質問の類似度の要求が高くなり、呼び出されるテキストの予想数も少なくなります。 -> TopKとScore設定はRerankフェーズでのみ有効です。したがって、これらの設定を適用するには、Rerankモデルを追加して有効にする必要があります。 + > TopKとScore設定はRerankステップでのみ有効であるため、RerankモデルをRerankモデルを追加して有効にする必要があります。 *** -**ハイブリッド検索** + **ハイブリッド検索** + + **定義：** 全文検索とベクトル検索、またはRerankモデルを同時に実行し、クエリ結果からユーザーの質問に最もマッチする最良の結果を選択します。 -**定義**: 全文検索とベクトル検索を同時に実行し、リオーダリングステップを含めて、ユーザーのクエリに基づいて両方の検索結果から最もマッチする結果を選択します。 + ハイブリッド検索 -![Hybrid Retrieval Setting](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/bd2621bfe8a1a8e21fca0743ec495a9e.png) + ハイブリッド検索設定では、**「重み付け設定」**または**「Rerankモデル」**の有効化を選択できます。 -このモードでは、RerankモデルAPIを設定せずに**「重み付け設定」**を指定するか、**Rerankモデル**を有効にして検索を行うことができます。 + * **重み付け設定** -* **重み付け設定** + ユーザーが意味的優先度とキーワード優先度にカスタム重みを付けることができます。キーワード検索はナレッジベース内での全文検索（Full Text Search）を指し、意味検索はナレッジベース内でのベクトル検索（Vector Search）を指します。 - この機能により、ユーザーは意味優先度とキーワード優先度にカスタム重みを設定できます。キーワード検索はナレッジベース内での全文検索を指し、意味検索はナレッジベース内でのベクトル検索を指します。 + * **意味値を1にする** - * **意味値を1にする** + **意味検索モードのみを有効にします**。Embeddingモデルを活用することで、クエリに含まれる正確な単語がナレッジベースになくても、ベクトル距離を計算することで検索の深度を高め、正確なコンテンツを返すことができます。また、多言語コンテンツを処理する必要がある場合、意味検索は異なる言語間の意味変換をキャプチャし、より正確なクロス言語検索結果を提供できます。 + * **キーワード値を1にする** - 意味検索モードのみを有効にします。埋め込みモデルを活用することで、クエリに含まれる正確な用語がナレッジベースになくても、ベクトル距離を計算することで検索の深度を高め、関連コンテンツを返すことができます。また、多言語コンテンツを処理する場合、意味検索は異なる言語間の意味をキャプチャし、より正確なクロス言語検索結果を提供できます。 - * **キーワード値を1にする** + **キーワード検索モードのみを有効にします**。ユーザーが入力した情報テキストをナレッジベース全体でマッチングし、ユーザーが正確な情報や用語を知っているシナリオに適しています。この方法は消費する計算リソースが比較的少なく、大量の文書を含むナレッジベース内での迅速な検索に適しています。 + * **キーワードと意味の重みをカスタマイズする** - キーワード検索モードのみを有効にします。ナレッジベース内で入力テキストとの完全一致を実行し、ユーザーが正確な情報や用語を知っているシナリオに適しています。この方法は消費する計算リソースが比較的少なく、大量のドキュメントを含むナレッジベース内での迅速な検索に適しています。 - * **キーワードと意味の重みをカスタマイズする** + 異なる値を1に引き上げるだけでなく、両者の重みを継続的に調整して、ビジネスシナリオに合った最適な重み比率を見つけることができます。 + + > 意味検索とは、ユーザーの質問とナレッジベースコンテンツ内のベクトル間の距離を比較することを指します。距離が近いほど、マッチングの確率が高くなります。 - 意味検索またはキーワード検索のみを有効にするだけでなく、柔軟なカスタム重み設定を提供しています。両方の方法の重みを継続的に調整して、ビジネスシナリオに合った最適な重み比率を見つけることができます。 *** - **Rerankモデル** + * **Rerankモデル** - デフォルトでは無効です。有効にすると、サードパーティのRerankモデルがハイブリッド検索によって返されたテキストチャンクを並べ替えて結果を最適化します。これにより、LLMがより正確な情報にアクセスし、出力品質を向上させることができます。このオプションを有効にする前に、**設定** → **モデルプロバイダー**に移動してRerankモデルのAPIキーを設定してください。 + デフォルトでは無効です。有効にすると、ハイブリッド検索によって呼び出されたコンテンツセグメントを第三者のRerankモデルを使用して再度並べ替え、並べ替え結果を最適化します。LLMに再並べ替えされたセグメントを送信し、出力コンテンツの品質を向上させます。このオプションを有効にする前に、「設定」→「モデルプロバイダー」に移動し、RerankモデルのAPIキーを事前に設定する必要があります。 - - 選択した埋め込みモデルがマルチモーダルの場合は、マルチモーダルRerankモデル（**Vision**アイコン付き）も選択してください。そうでない場合、検索された画像はリランキングと検索結果から除外されます。 - + + 選択した埋め込みモデルがマルチモーダルの場合は、**Vision**アイコンが表示されたマルチモーダルリランキングモデルも選択してください。そうでない場合、検索された画像は再ランクおよび最終出力から除外されます。 + - > この機能を有効にすると、Rerankモデルのトークンが消費されます。詳細については、関連するモデルの価格ページを参照してください。 + > この機能を有効にすると、Rerankモデルのトークンが消費されます。詳細については、対応するモデルの価格説明を参照してください。 -**「重み付け設定」**と**「Rerankモデル」**設定では、以下のオプションがサポートされています： + **「重み付け設定」**と**「Rerankモデル」**設定では、以下のオプションを有効にすることができます： -**TopK**: ユーザーのクエリに最も類似していると判断されたテキストチャンクの取得数を決定します。選択したモデルのコンテキストウィンドウに基づいてチャンク数を自動的に調整します。デフォルト値は**3**で、値が高いほど多くのテキストチャンクが呼び出されます。 + **TopK：** ユーザーの質問との類似度が最も高いテキスト断片をフィルタリングするために使用されます。システムは同時に使用するモデルのコンテキストウィンドウサイズに基づいて断片の数を動的に調整します。システムのデフォルト値は3です。値が高いほど、呼び出されるテキストセグメントの予想数が多くなります。 -**Scoreしきい値**: チャンクが取得されるために必要な最小類似度スコアを設定します。このスコアを超えるチャンクのみが取得されます。デフォルト値は**0.5**です。しきい値が高いほど類似度の要求が高くなり、取得されるチャンク数が少なくなります。 + **Scoreしきい値：** テキスト断片をフィルタリングする類似度のしきい値を設定するために使用されます。つまり、設定されたスコアを超えるテキスト断片のみを呼び出します。システムはデフォルトでこの設定を無効にしています。つまり、呼び出されたテキスト断片の類似値をフィルタリングしません。有効にするとデフォルト値は0.5です。値が高いほど、呼び出されるテキストの予想数は少なくなります。 - - **エコノミー** + + **逆引きインデックス** -**エコノミーインデックス**モードでは、逆引きインデックスアプローチのみが利用可能です。逆引きインデックスはドキュメント内のキーワードを高速に検索するために設計されたデータ構造で、オンライン検索エンジンでよく使用されています。逆引きインデックスは**TopK**設定のみをサポートしています。 + エコノミーインデックス方法では、**逆引きインデックス方式**のみが提供されます。これは文書内のキーワードを迅速に検索するためのインデックス構造で、オンライン検索エンジンでよく使用されています。逆引きインデックスは**TopK**設定項目のみをサポートしています。 -**TopK:** ユーザーのクエリに最も類似していると判断されたテキストチャンクの取得数を決定します。選択したモデルのコンテキストウィンドウに基づいてチャンク数を自動的に調整します。デフォルト値は**3**で、値が高いほど多くのテキストチャンクが呼び出されます。 + **TopK：** -

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+ ユーザーの質問との類似度が最も高いテキスト断片をフィルタリングするために使用されます。システムは同時に使用するモデルのコンテキストウィンドウサイズに基づいて断片の数を動的に調整します。システムのデフォルト値は3です。値が高いほど、呼び出されるテキストセグメントの予想数が多くなります。 + 逆引きインデックス -### リファレンス +## もっと読む -検索設定を指定した後、以下のドキュメントを参照して、さまざまなシナリオでのキーワードとコンテンツチャンクのマッチング状況を確認できます。 +検索設定を指定した後、以下のドキュメントを参照して、実際のシナリオでのキーワードとコンテンツブロックのマッチング状況を確認できます。 -ナレッジベース検索のテストと引用方法を学ぶ + 実際のシナリオでのキーワードとコンテンツブロックのマッチング状況を確認する \ No newline at end of file diff --git a/ja/use-dify/knowledge/knowledge-pipeline/knowledge-pipeline-orchestration.mdx b/ja/use-dify/knowledge/knowledge-pipeline/knowledge-pipeline-orchestration.mdx index 0eeabdc6f..11bfbf2e8 100644 --- a/ja/use-dify/knowledge/knowledge-pipeline/knowledge-pipeline-orchestration.mdx +++ b/ja/use-dify/knowledge/knowledge-pipeline/knowledge-pipeline-orchestration.mdx @@ -4,6 +4,8 @@ title: ステップ2：ナレッジパイプラインをオーケストレーシ ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/use-dify/knowledge/knowledge-pipeline/knowledge-pipeline-orchestration)を参照してください。 +# ナレッジパイプラインの構築 + 工場の生産ラインを例に考えてみましょう。各ステーション（ノード）が特定の作業を担当し、それらを連携させて部品を組み立て、最終製品を完成させます。ナレッジパイプラインの構築も同様のプロセスです。視覚的なワークフロー設計ツールを使用し、ドラッグ＆ドロップ操作だけで容易にデータ処理の流れを設計できます。これにより、ドキュメントの取り込み、処理、分割、インデックス化、検索戦略を自在に管理できます。 本ステップでは、ナレッジパイプライン全体のプロセス、各ノードの役割や設定方法について学び、独自のデータ処理フローをカスタマイズして、効率的にナレッジベースを管理・最適化する方法を解説します。 @@ -54,36 +56,32 @@ title: ステップ2：ナレッジパイプラインをオーケストレーシ ローカルファイルはドラッグ＆ドロップまたはファイル選択でアップロードできます。 -
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-![](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-1.PNG) - -
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-**設定オプション** - -| 項目 | 説明 | -|----------------|------------------------------------| -| ファイル形式 | PDF、XLSX、DOCXなどに対応。ユーザーは選択をカスタマイズできます | -| アップロード方法 | ドラッグ＆ドロップまたはファイル選択でローカルファイルやフォルダをアップロード。バッチアップロード対応 | +
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+ ![ファイルアップロード](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-1.PNG) +
+
+ **設定オプション** -**制限事項** + | 項目 | 説明 | + |----------------|------------------------------------| + | ファイル形式 | PDF、XLSX、DOCXなどに対応 | + | アップロード方法 | ドラッグ＆ドロップまたは選択、バッチ対応 | -| 項目 | 説明 | -|--------------|-------------------------------------------------| -| ファイル数 | 1回あたり最大50ファイルまで | -| ファイルサイズ | 1ファイルあたり最大15MB | -| ストレージ | SaaSサブスクリプションプランによりアップロード上限やストレージ容量が異なる場合があります | + **制限事項** -**出力変数** + | 項目 | 説明 | + |--------------|-------------------------------------------------| + | ファイル数 | 1回あたり最大50ファイルまで | + | ファイルサイズ | 1ファイルあたり最大15MB | + | ストレージ | サブスクリプションプランによりアップロード上限が異なります | -| 出力変数 | 形式 | -|----------------|-----------------| -| `{x} Document` | 単一ドキュメント | - -
+ **出力変数** + | 出力変数 | 形式 | + |----------------|-----------------| + | `{x} Document` | 単一ドキュメント | +
--- @@ -94,22 +92,18 @@ title: ステップ2：ナレッジパイプラインをオーケストレーシ Notionワークスペースと連携し、ページやデータベースをシームレスにインポート可能です。ナレッジベースは常に自動で最新状態に保たれます。 -
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-![Notion](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-2.PNG) - -
- -
-**設定オプション** - -| 項目 | オプション | 出力変数 | 説明 | -|------------|------------|-----------------|------------------------| -| Extractor | 有効 | `{x} Content` | 構造化・処理済み情報 | -| | 無効 | `{x} Document` | オリジナルテキスト | - -
- +
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+ ![Notion](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-2.PNG) +
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+ **設定オプション** + + | 項目 | オプション | 出力変数 | 説明 | + |------------|------------|-----------------|------------------------| + | Extractor | 有効 | `{x} Content` | 構造化・処理済み情報 | + | | 無効 | `{x} Document` | オリジナルテキスト | +
--- @@ -122,53 +116,45 @@ Webコンテンツを大規模言語モデルでも読みやすい形式に変 シンプルかつ使いやすいAPIを提供するオープンソースのWeb解析ツールです。Webコンテンツの高速クロールと処理に適しています。 -
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-![Jina Reader](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-3.png) - -
- -
-**パラメータ設定** - -| パラメータ | 種類 | 説明 | -|--------------------|--------|------------------------------------------------| -| URL | 必須 | 対象Webページのアドレス | -| サブページのクロール | 任意 | リンク先ページもクロールするか | -| サイトマップ使用 | 任意 | サイトマップを利用してクロール | -| 制限 | 必須 | クロールする最大ページ数 | -| Extractor有効化 | 任意 | データ抽出方式の選択 | - -
- +
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+ ![Jina Reader](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-3.png) +
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+ **パラメータ設定** + + | パラメータ | 種類 | 説明 | + |--------------------|--------|------------------------------------------------| + | URL | 必須 | 対象Webページのアドレス | + | サブページのクロール | 任意 | リンク先ページもクロールするか | + | サイトマップ使用 | 任意 | サイトマップを利用してクロール | + | 制限 | 必須 | クロールする最大ページ数 | + | Extractor有効化 | 任意 | データ抽出方式の選択 | +
#### Firecrawl きめ細かなクロール制御オプションとAPIサービスを持つオープンソースのWeb解析ツールです。複雑なサイトの深層クロールやバッチ処理に適しています。 -
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-![](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-4.png) - -
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-**パラメータ設定** - -| パラメータ | 種類 | 説明 | -|-----------------------|--------|------------------------------------------------| -| URL | 必須 | 対象Webページのアドレス | -| 制限 | 必須 | クロールする最大ページ数 | -| サブページクロール | 任意 | リンク先ページもクロールするか | -| 最大深度 | 任意 | 開始URLからクロールする階層の深さ | -| 除外パス | 任意 | クロール対象から除外したいURLパターン | -| 限定パス | 任意 | 指定したパスのみクロール | -| Extractor | 任意 | データ処理方式の選択 | -| 主要コンテンツのみ抽出 | 任意 | ページの主要テキストやメディアのみ抽出 | - -
- +
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+ ![Firecrawl](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-4.png) +
+
+ **パラメータ設定** + + | パラメータ | 種類 | 説明 | + |-----------------------|--------|------------------------------------------------| + | URL | 必須 | 対象Webページのアドレス | + | 制限 | 必須 | クロールする最大ページ数 | + | サブページクロール | 任意 | リンク先ページもクロールするか | + | 最大深度 | 任意 | 開始URLからクロールする階層の深さ | + | 除外パス | 任意 | クロール対象から除外したいURLパターン | + | 限定パス | 任意 | 指定したパスのみクロール | + | Extractor | 任意 | データ抽出方式の選択 | + | 主要コンテンツのみ抽出 | 任意 | ページの主要テキストやメディアのみ抽出 | +
--- @@ -193,43 +179,41 @@ Google Drive、Dropbox、OneDriveなどのクラウドストレージサービ ### ドキュメントプロセッサ -PDF、XLSX、DOCXなど多様な形式のドキュメントが存在しますが、LLMはこれらをそのまま扱えません。そのため、抽出器（Extractor）が各種ファイルを解析・変換し、LLMが扱いやすい形式に変換します。 +PDF, XLSX, DOCXなど多様な形式のドキュメントが存在しますが、LLMはこれらをそのまま扱えません。そのため、抽出器（Extractor）が各種ファイルを解析・変換し、LLMが扱いやすい形式に変換します。 Difyのドキュメント抽出器、あるいはMarketplaceから「Dify Extractor」「Unstructured」等のツールを選択できます。 -ドキュメント内の画像は、適切なドキュメントプロセッサを使用して抽出できます。抽出された画像は対応するチャンクに添付され、個別に管理でき、検索時にはそのチャンクと一緒に返されます。 - -抽出された画像のURLはチャンクテキスト内に残りますが、テキストをクリーンに保つためにこれらのURLを安全に削除できます。これは抽出された画像には影響しません。 + ドキュメント内の画像は、適切なドキュメントプロセッサを使用して抽出できます。抽出された画像は対応するチャンクに添付され、個別に管理でき、検索時にはそのチャンクと一緒に返されます。 -各チャンクには最大10枚まで画像を添付できます。これを超える画像は抽出されません。 + 選択したプロセッサで画像が抽出されなかった場合、Difyは以下のMarkdown記法でアクセス可能なURLが参照されている2MB未満のJPG、PNG、GIF画像を自動的に抽出します： -選択したプロセッサで画像が抽出されなかった場合、Difyは以下のMarkdown記法でアクセス可能なURLが参照されている2MB未満のJPG、JPEG、PNG、GIF画像を自動的に抽出します： + - `![alt text](image_url)` + - `![alt text](image_url "optional title")` - - `![alt text](image_url)` - - `![alt text](image_url "optional title")` + + セルフホスト環境では、環境変数 `ATTACHMENT_IMAGE_FILE_SIZE_LIMIT` でサイズ上限を調整できます。 + - - セルフホスト環境では、以下の上限を環境変数で調整できます： + + 各チャンクには最大10枚まで画像を添付できます。これを超える画像は抽出されません。 - - 画像サイズの上限：`ATTACHMENT_IMAGE_FILE_SIZE_LIMIT` - - - 1チャンクあたりの添付画像数上限：`SINGLE_CHUNK_ATTACHMENT_LIMIT` - + セルフホスト環境では、環境変数 `SINGLE_CHUNK_ATTACHMENT_LIMIT` でこの上限を調整できます。 + -インデックス設定で**Vision**アイコン付きのマルチモーダル埋め込みモデルを選択した場合、抽出された画像も埋め込み・インデックス化され、検索対象となります。 + その後のインデックス設定で**Vision**アイコン付きのマルチモーダル埋め込みモデルを選択した場合、抽出された画像も埋め込み・インデックス化され、検索対象となります。 #### Doc Extractor（ドキュメント抽出器） -![](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-4-1.png) +![Doc Extractor](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-4-1.png) -情報処理の中核となり、入力変数からファイルを識別・読取・情報抽出を行い、次のノードで利用できる形式へ変換します。 +情報処理の中核となり、入力ファイルを識別・読取・情報抽出を行い、次のノードで利用できる形式へ変換します。 -詳細は[ドキュメント抽出器](/ja/use-dify/nodes/doc-extractor)をご参照ください。 +詳細は[ドキュメント抽出器](/ja-jp/use-dify/nodes/doc-extractor)をご参照ください。 #### Dify Extractor @@ -240,18 +224,15 @@ Dify Extractorは、Difyが提供する内蔵ドキュメント解析ツール #### Unstructured -
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-![Unstructured](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-7.png) - -
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-[Unstructured](https://marketplace-staging.dify.dev/plugins/langgenius/unstructured)は、高度なカスタマイズ可能性を備えた抽出戦略でドキュメントを機械可読形式へ変換します。抽出戦略（auto、hi_res、fast、OCR-only）や分割方法（by_title、by_page、by_similarity）に柔軟に対応。要素ごとの座標や信頼度、レイアウトなどリッチなメタデータも出力し、企業のドキュメントワークフローや混合タイプファイルの精密な処理に適しています。 - -
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+ ![Unstructured](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-7.png) +
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+ [Unstructured](https://marketplace.dify.ai/plugins/langgenius/unstructured)は、高度なカスタマイズ可能性を備えた抽出戦略でドキュメントを機械可読形式へ変換します。 + 抽出戦略（auto, hi_res, fast, OCR-only）や分割方法（by_title, by_page, by_similarity）に柔軟に対応。要素ごとの座標や信頼度、レイアウトなどリッチなメタデータも出力し、企業のドキュメントワークフローや混合タイプファイルの精密な処理に適しています。 +
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他のツールについては[Dify Marketplace](https://marketplace.dify.ai)をご覧ください。 @@ -297,22 +278,22 @@ Dify Extractorは、Difyが提供する内蔵ドキュメント解析ツール | 設定項目 | 説明 | |-------------------|--------------------------------------------------------------------------| -| 区切り文字 | デフォルトは`\n`（段落区切り用改行）。正規表現によるカスタム分割ルールも利用可。テキスト内に区切り文字が出現すると自動的に分割されます。 | -| 最大チャンク長 | 各セグメントの最大文字数。上限超過時は強制分割されます。 | +| 区切り文字 | デフォルトは`\n`（段落区切り用改行）。正規表現も利用可。 | +| 最大チャンク長 | 各セグメントの最大文字数（上限超過時は自動分割） | | チャンク重複 | 分割時にセグメント間で部分重複させることで情報保持・検索精度を向上 | #### 親子分割器（Parent-child Chunker） -クエリマッチング精度と豊富なコンテキスト両立のため、二層チャンク構造を採用し、RAGシステムにおけるコンテキストと精度の矛盾を解決します。 +クエリマッチング精度と豊富なコンテキスト両立のため、二層チャンク構造を採用しています。 **親子分割器の仕組み** -- **子チャンク（高精度マッチング用）**：ユーザーのクエリに高精度でマッチングするための小さく精密な情報セグメント（通常、1文ごと） -- **親チャンク（豊富なコンテキスト）**：該当する子チャンクを含む広い範囲のコンテンツブロック（段落、セクション、またはドキュメント全体）で、大規模言語モデル（LLM）に包括的な背景情報を提供 +- **子チャンク（高精度マッチング用）**：通常、1文ごとの細かなセグメント +- **親チャンク（豊富なコンテキスト）**：該当する子チャンクを含む広い範囲（段落やセクション単位） | タイプ | 変数 | 説明 | |------------|---------------------------|------------------------------| -| 入力変数 | `{x} Content` | 分割対象となる文書コンテンツ | +| 入力変数 | `{x} Content` | 原文テキスト | | 出力変数 | `{x} Array[ParentChunk]` | 親チャンク配列 | **分割設定** @@ -323,7 +304,7 @@ Dify Extractorは、Difyが提供する内蔵ドキュメント解析ツール | 親チャンク最大長 | 親チャンクの最大文字数 | | 子チャンク区切り文字 | 子チャンク分割ルール | | 子チャンク最大長 | 子チャンクの最大文字数 | -| 親モード | 「段落」（テキストを段落に分割）または「全文書」（ドキュメント全体を親チャンクとして直接検索に使用）いずれか選択 | +| 親モード | 「段落」または「全文書」いずれか選択 | #### Q&Aプロセッサ @@ -334,14 +315,14 @@ Dify Extractorは、Difyが提供する内蔵ドキュメント解析ツール | タイプ | 変数 | 説明 | |-----------|------------------------|---------------------------------------| | 入力変数 | `{x} Document` | 単一ファイル | -| 出力変数 | `{x} Array[QAChunk]` | Q&Aチャンク | +| 出力変数 | `{x} Array[QAChunk]` | Q&Aチャンク配列 | **変数設定** | 設定項目 | 説明 | |-----------------|------------------| -| 質問用カラム番号 | 質問として設定するコンテンツ列 | -| 回答用カラム番号 | 回答として設定する列 | +| 質問用カラム番号 | 質問内容の列番号 | +| 回答用カラム番号 | 回答内容の列番号 | --- @@ -355,9 +336,9 @@ Dify Extractorは、Difyが提供する内蔵ドキュメント解析ツール ![チャンク構造](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-8.png) -チャンク構造は、ナレッジベースが文書コンテンツをどう整理・インデックス化するかを定めます。ドキュメントタイプ、用途、コストに適したモードを選択してください。 +チャンク構造は、ナレッジベースが文書コンテンツをどう整理・インデックス化するかを定めます。用途やコストに適したモードを選択してください。 -ナレッジベースは3つのチャンクモードをサポートします：**汎用モード**、**親子モード**、**Q&Aモード**。初めてナレッジベースを作成する場合は親子モードが推奨されます。 +ナレッジベースは3つのチャンクモードをサポートします：**汎用モード**、**親子モード**、**Q&Aモード**。初めて設定する場合は親子モードが推奨されます。 **重要：** チャンク構造は一度保存・公開すると変更できません。慎重にご選択ください。 @@ -365,157 +346,146 @@ Dify Extractorは、Difyが提供する内蔵ドキュメント解析ツール #### 汎用モード -標準的なドキュメント処理に最適です。柔軟なインデックスオプションを提供し、品質やコストの異なる要件に応じて適切なインデックス方法を選択できます。 - -汎用モードは高品質とコスト効率の両方のインデックス方法、および各種検索設定をサポートします。 +標準的なドキュメント処理に最適です。ニーズに応じ、柔軟なインデックスと検索設定が選択可能です。 #### 親子モード -検索時の高精度マッチングと対応するコンテキスト情報を提供し、完全なコンテキストを維持する必要がある専門ドキュメントに適しています。 - -親子モードはHQ（高品質）モードのみ対応で、クエリマッチング用の子チャンクと検索時のコンテキスト情報用の親チャンクを提供します。 +検索時の高精度マッチングと文脈提供が必要なエンタープライズ向け専門ドキュメントに最適です。HQ（高品質）インデックスのみ対応です。 #### Q&Aモード -構造化された質問回答データを使用する際に、質問と回答をペアにしたドキュメントを作成します。これらのドキュメントは質問部分に基づいてインデックス化され、クエリの類似性に基づいて関連する回答を検索できます。 - -Q&AモードはHQ（高品質）モードのみ対応です。 +構造化された質問回答データ向けです。Q&Aペアが質問部に基づいてインデックス化され、関連回答が検索できます。こちらもHQモードのみ対応です。 ### 入力変数 -入力変数はデータ処理ノードからの処理結果をナレッジベースのデータソースとして受け取ります。分割器の出力をナレッジベースノードへ入力として接続する必要があります。 - -ノードは選択したチャンク構造に基づいて異なるタイプの標準入力をサポートします： +入力変数はデータ処理ノードからの出力をナレッジベースのデータソースとして受け取ります。分割器の出力をナレッジベースノードへ接続します。 -- **汎用モード**：x Array[Chunk] - 汎用チャンク配列 -- **親子モード**：x Array[ParentChunk] - 親チャンク配列 -- **Q&Aモード**：x Array[QAChunk] - Q&Aチャンク配列 +- **汎用モード**：`{x} Array[Chunk]`（汎用チャンク配列） +- **親子モード**：`{x} Array[ParentChunk]`（親チャンク配列） +- **Q&Aモード**：`{x} Array[QAChunk]`（Q&Aチャンク配列） ### インデックス方法と検索設定 -インデックス方法はナレッジベース内のコンテンツインデックスの構築方法を決定し、検索設定は選択したインデックス方法に基づいた対応する検索戦略を提供します。 - -つまり、インデックス方法はドキュメントの整理方法を決定し、検索設定はユーザーがドキュメントを見つけるために使用できる方法を指定します。 - -ナレッジベースでは**高品質**と**コスト効率**の2つのインデックス方法があり、それぞれ異なる検索設定オプションを提供します。 +インデックス方法はナレッジベース内のコンテンツ整理法を決定し、検索設定はそれに基づいた検索戦略を指定します。 +ナレッジベースでは**高品質**と**コスト効率**の2方式があり、それぞれ検索方法が異なります。 -**高品質モード**では、埋め込みモデルを使用してチャンクを数値ベクトルに変換し、大量の情報をより効果的に圧縮・保存できます。これにより、ユーザーの質問の言い回しがドキュメントと完全に一致しなくても、意味的に関連する正確な回答をシステムが見つけることができます。 +**高品質モード**では、埋め込みモデル（Embedding）によりテキストをベクトル化し、意味的な関連性検索が可能です（完全一致でなくても適切な回答に辿り着けます）。 - クロスモーダル検索（テキストと画像を意味的関連性に基づいて取得）を有効にするには、**Vision**アイコン付きのマルチモーダル埋め込みモデルを選択してください。ドキュメントから抽出された画像も埋め込み・インデックス化され、検索対象となります。 + + クロスモーダル検索（テキストと画像を意味的関連性に基づいて取得）を有効にするには、**Vision**アイコン付きのマルチモーダル埋め込みモデルを選択してください。ドキュメントから抽出された画像もベクトル化され、検索用にインデックス化されます。 このような埋め込みモデルを使用するナレッジベースは、カード上で**Multimodal**と表示されます。 Multimodal Knowledge Base + -**コスト効率モード**では、各ブロックは10個のキーワードで検索用にインデックス化され、埋め込みモデルを呼び出さないためコストは発生しません。 +**コスト効率モード**では、各ブロックは10個のキーワードでインデックス化され、埋め込みモデルのコストは発生しません。 + + +詳細は[インデックス方法と検索設定を指定](/ja/use-dify/knowledge/create-knowledge-and-upload-documents/setting-indexing-methods)もご参照ください。 + - -詳細は[インデックス方法と検索設定を指定](/ja/use-dify/knowledge/create-knowledge/setting-indexing-methods)をご参照ください。 - +#### インデックス方法と検索設定概要 -| インデックス方法 | 利用可能な検索設定 | 説明 | +| インデックス方法 | 検索設定 | 説明 | |----------------|----------------|-----------------------------------------------------| -| 高品質 | ベクトル検索 | 意味的類似性に基づいてクエリの深い意味を理解 | -| | 全文検索 | キーワードベースの包括的検索機能を提供 | -| | ハイブリッド検索| 意味検索とキーワード検索を組み合わせ | -| コスト効率 | 逆引きインデックス| 一般的な検索エンジン検索方式で、クエリを主要コンテンツとマッチング | +| 高品質 | ベクトル検索 | 意味的類似性（自然言語での深い検索） | +| | 全文検索 | キーワードベースの包括的検索 | +| | ハイブリッド検索| 意味検索＋キーワード検索の組合せ | +| コスト効率 | 逆引きインデックス| 一般的な検索エンジン型方式 | - 選択した埋め込みモデルがマルチモーダルの場合は、**Vision**アイコンが表示されたマルチモーダルリランキングモデルも選択してください。そうでない場合、検索された画像は再ランクおよび検索結果から除外されます。 + 選択した埋め込みモデルがマルチモーダルの場合は、**Vision**アイコンが表示されたマルチモーダルリランキングモデルも選択してください。そうでない場合、検索された画像は再ランクおよび最終出力から除外されます。 -チャンク構造、インデックス方法、パラメータ、検索設定の構成については、以下の表もご参照ください。 +詳細は以下の表をご参照ください。 | チャンク構造 | インデックス方法 | パラメータ | 検索設定 | |-------------|----------------|-------------------|----------------------| -| 汎用モード | 高品質


コスト効率 | 埋め込みモデル


キーワード数 | ベクトル検索
全文検索
ハイブリッド検索
逆引きインデックス | -| 親子モード | 高品質のみ | 埋め込みモデル | ベクトル検索
全文検索
ハイブリッド検索 | -| Q&Aモード | 高品質のみ | 埋め込みモデル | ベクトル検索
全文検索
ハイブリッド検索 | +| 汎用モード | 高品質


コスト効率 | 埋め込みモデル


キーワード数 | ベクトル
全文
ハイブリッド検索
逆引きインデックス | +| 親子モード | 高品質のみ | 埋め込みモデル | ベクトル
全文
ハイブリッド検索 | +| Q&Aモード | 高品質のみ | 埋め込みモデル | ベクトル
全文
ハイブリッド検索 | --- ## ステップ4：ユーザー入力フォームの作成 -ユーザー入力フォームは、パイプラインを効果的に実行するために必要な初期情報を収集するために不可欠です。ワークフローの[ユーザー入力ノード](/ja/use-dify/nodes/user-input)と同様に、このフォームはユーザーから必要な詳細情報（アップロードするファイル、ドキュメント処理の特定パラメータなど）を収集し、パイプラインが正確な結果を提供するために必要なすべての情報を確保します。 - -これにより、さまざまなユースケースシナリオに特化した入力フォームを作成でき、さまざまなデータソースやドキュメント処理ステップに対するパイプラインの柔軟性と使いやすさを向上できます。 +ユーザー入力フォームは、パイプライン実行時に必要な初期情報をユーザーから収集します。ワークフローの開始ノードと同様に、必要な设置情報（アップロードファイル、特定パラメータなど）を収集し、パイプラインの柔軟性・利便性を高めます。 ### フォームの作成方法 -ユーザー入力フィールドを作成する方法は2つあります： +1. **パイプライン構築UI** + - 「入力フィールド」をクリックして作成・設定を開始 + ![入力フィールド](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-9.png) -1. **パイプライン構築インターフェース**\ - **入力フィールド**をクリックして入力フォームの作成と設定を開始します。\ - -2. **ノードパラメータパネル**\ - ノードを選択します。次に、右側パネルのパラメータ入力で、新しい入力項目のために「+ ユーザー入力を作成」をクリックします。新しい入力項目は入力フィールドにも収集されます。 +2. **ノードパラメータパネル** + - ノード選択後、パラメータ入力欄の「+ ユーザー入力を作成」をクリック + ![ノードパラメータ](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-10.png) ### ユーザー入力フィールドの追加 -#### 各エントランス固有の入力 - -![](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-11.png) +#### 各エントランス固有入力 -これらの入力は各データソースとその下流ノードに固有です。ユーザーは対応するデータソースを選択した場合にのみ、これらのフィールドに入力する必要があります（例：異なるデータソース用の異なるURL）。 +![固有入力](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-11.png) -**作成方法**：データソースの右側にある`+`ボタンをクリックして、その特定のデータソース用のフィールドを追加します。これらのフィールドは、そのデータソースとその後続の接続ノードからのみ参照できます。 +これは各データソースや下流ノードに固有です。該当データソース選択時のみ入力対象となります（例：異なるURLの指定等）。 -#### すべてのエントランス用のグローバル入力 +**作成方法**：データソース横の`+`ボタンからそのソース専用フィールドを追加できます。選択したソースからのみアクセス可能です。 -![](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-13.png) +![データソース固有入力](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-12.png) -グローバル共有入力はすべてのノードから参照できます。これらの入力は、区切り文字、最大チャンク長、ドキュメント処理設定など、汎用的な処理パラメータに適しています。ユーザーはどのデータソースを選択しても、これらのフィールドに入力する必要があります。 +#### すべてのエントランス共通入力 -**作成方法**：グローバル入力の右側にある`+`ボタンをクリックして、任意のノードから参照できるフィールドを追加します。 - -### サポートされる入力フィールドタイプ +![共通入力](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-13.png) -ナレッジパイプラインは7種類の入力変数をサポートします： +全ノードから参照できるグローバル共有入力です。チャンク区切りや最大長等、汎用パラメータの入力に適します。 -
-
-![](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-14.png) +**作成方法**：グローバル入力の`+`ボタンから追加できます。 -
- -
-| フィールドタイプ | 説明 | -|---------------|-----------------------------------------------------------------------| -| テキスト | ナレッジベースユーザーが入力する短文、最大256文字 | -| 段落 | 長い文字列用の長文テキスト入力欄 | -| セレクト | オーケストレーターが事前設定した固定オプションから選択、ユーザーはカスタムコンテンツを追加不可 | -| ブール値 | true/false値のみ | -| 数値 | 数値入力のみ受付 | -| 単一ファイル | 単一ファイルアップロード、複数のファイルタイプ（ドキュメント、画像、音声、その他のファイルタイプ）をサポート | -| ファイルリスト | 複数ファイルの一括アップロード、複数のファイルタイプ（ドキュメント、画像、音声、その他のファイルタイプ）をサポート | - -
+### サポートされる入力フィールドタイプ +ナレッジパイプラインでは7種の入力変数をサポートします： + +
+
+ ![フィールドタイプ](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-14.png) +
+
+ | フィールドタイプ | 説明 | + |---------------|-----------------------------------------------------------------------| + | テキスト | 256文字以内の短文の入力欄 | + | 段落 | 長文テキストの入力欄 | + | セレクト | 設定済み候補リストから選択（カスタム不可） | + | ブール値 | 真偽値 | + | 数値 | 数値のみ入力 | + | 単一ファイル | 単一ファイルアップロード（各ファイルタイプ対応） | + | ファイルリスト | 複数ファイルの一括アップロード（各ファイルタイプ対応） | +
- -サポートされるフィールドタイプの詳細については、[ユーザー入力](/ja/use-dify/nodes/user-input)をご参照ください。 - + +詳細は[入力フィールドのドキュメント](/ja/use-dify/nodes/user-input)をご参照ください。 + ### フィールド設定オプション -すべての入力フィールドタイプには、必須、任意、および追加設定があります。適切なオプションをチェックしてフィールドを必須にするかどうかを設定できます。 +全入力フィールドには必須／任意および追加設定があります。適切なチェックで必須化等を指定します。 | 設定 | 名称 | 説明 | 例 | |-------------------|---------------|--------------------------------------------------|--------------------------| -| 必須設定 | 変数名 | 内部システム識別子、通常は英語とアンダースコアで命名 | `user_email` | -| | 表示名 | インターフェース表示名、通常は簡潔で読みやすいテキスト | ユーザーメール | -| タイプ固有設定 | | 異なるフィールドタイプの特別な要件 | テキストフィールドの最大長100文字 | -| 追加設定 | デフォルト値 | ユーザーが入力していない場合のデフォルト値 | 数値フィールドのデフォルトは0、テキストフィールドのデフォルトは空 | -| | プレースホルダー | 入力ボックスが空のときに表示されるヒントテキスト | 「メールアドレスを入力してください」 | -| | ツールチップ | ユーザー入力をガイドする説明テキスト、通常はマウスホバー時に表示 | 「有効なメールアドレスを入力してください」 | -| 特殊任意設定 | | 異なるフィールドタイプに基づく追加設定オプション | メール形式のバリデーション | +| 必須設定 | 変数名 | 内部識別用（英数字・アンダースコア推奨） | `user_email` | +| | 表示名 | UI上に表示される名称 | ユーザーメール | +| タイプ固有設定 | | タイプごとの条件 | テキストの最大長制限等 | +| 追加設定 | デフォルト値 | 未入力時の既定値 | 数値は0、テキストは空文字 | +| | プレースホルダー | 入力欄が空のときのヒント表示 | 「メールアドレス入力」 | +| | ツールチップ | 補足説明（マウスホバー時表示） | 「有効なメールアドレスを…」 | +| 特殊任意設定 | | タイプごとの特殊バリデーション | メール形式チェック等 | -設定完了後、右上のプレビューボタンをクリックしてフォームプレビューインターフェースを閲覧できます。フィールドのグループ化をドラッグして調整できます。感嘆符が表示された場合は、移動後に参照が無効になっていることを示します。 +設定後、右上のプレビューボタンで実際のフォーム動作確認やフィールド並び替えが可能です。「!」マーク表示時は参照無効を示します。 -![](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-15.png) +![フォームプレビュー](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-15.png) --- @@ -523,50 +493,40 @@ Q&AモードはHQ（高品質）モードのみ対応です。 ![ナレッジベース命名](/images/knowledge-base/create-knowledge-pipeline-11.png) -デフォルトのナレッジベース名は「Untitled＋番号」、権限は「自分のみ」、アイコンはオレンジ色の書籍です。DSLファイルからインポートした場合は保存されたアイコンが使用されます。 +デフォルトのナレッジベース名は「Untitled＋番号」、権限は「自分のみ」、アイコンはオレンジ色の書籍です。DSLファイルからインポートした場合は元のアイコンが適用されます。 -左パネルの**設定**をクリックし、以下の情報を入力してください： - -- **名前とアイコン**\ - ナレッジベースの名前を決定します。\ - 絵文字を選択、画像をアップロード、または画像URLを貼り付けてこのナレッジベースのアイコンとして設定できます。 -- **ナレッジベース説明**\ - ナレッジベースの簡単な説明を入力してください。これによりAIがデータをより適切に理解し検索できるようになります。空のままにすると、Difyはデフォルトの検索戦略を適用します。 -- **権限**\ - ドロップダウンメニューから適切なアクセス権限を選択してください。 +左パネルの「設定」をクリックし、以下を設定してください。 +- **名前とアイコン** + ナレッジベース名を決定します。絵文字選択、画像アップロード、画像URLによるアイコン設定が可能です。 +- **ナレッジベース説明** + 簡単な説明を記入してください。AIがデータをより適切に理解し検索できるようになります。未入力の場合はDifyのデフォルト検索戦略が使われます。 +- **権限** + ドロップダウンから適切なアクセス権限を選択してください。 --- ## ステップ6：テスト -いよいよ最終工程です！これがナレッジパイプラインオーケストレーションの最終ステップです。 - -オーケストレーションが完了したら、まずすべての設定を検証する必要があります。次に、いくつかの実行テストを行い、すべての設定を確認します。最後に、ナレッジパイプラインを公開します。 - -### 設定完全性チェック - -テスト前に、設定の不備によるテスト失敗を避けるため、設定の完全性をチェックすることをお勧めします。 +いよいよ最終工程です！ -右上のチェックリストボタンをクリックすると、システムが不足している部分を表示します。 +設定が整ったら、まずは全設定の完全性チェックを行いましょう。チェックは右上のチェックリストボタンで行え、不足項目があると通知されます。 -![](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-16.png) +![チェックリスト](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-16.png) -すべての設定が完了したら、テスト実行を通じてナレッジベースパイプラインの動作をプレビューし、すべての設定が正確であることを確認してから、公開に進みます。 +全設定完了後、テスト実行でパイプライン全体の動作確認を行い、不備がないことを確認した上で公開します。 ### テスト実行 -![](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-17.png) - -1. **テスト開始**：右上の「テスト実行」ボタンをクリック -2. **テストファイルインポート**：右側にポップアップするデータソースウィンドウでファイルをインポート - - - **重要：** デバッグと観察を容易にするため、テスト実行ごとに1ファイルのみアップロード可能です。 - +![テスト実行](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-17.png) -3. **パラメータ入力**：インポート成功後、先に設定したユーザー入力フォームに従って対応するパラメータを入力 -4. **テスト実行開始**：次のステップをクリックしてパイプライン全体のテストを開始 +1. **テスト開始**：**テスト実行**をクリック +2. **テストファイルインポート**：右側ウィンドウからファイル選択 + + **注意：** デバッグのため、1回につき1ファイルのみアップロード可能です。 + +3. **パラメータ入力**：設定した入力フォームに従い必要なパラメータを入力 +4. **パイプライン実行**：**次へ**をクリックしテスト開始 -テスト中は、[履歴ログ](/ja/use-dify/monitor/logs)（タイムスタンプ、実行ステータス、入出力サマリーを含むすべての実行記録を追跡）と[変数インスペクタ](/ja/use-dify/debug/variable-inspect)（各ノードの入出力データを表示し、問題の特定とデータフローの検証を支援するダッシュボード）にアクセスして、効率的なトラブルシューティングとエラー修正を行えます。 +テスト時は、[履歴ログ](/ja/use-dify/monitor/logs)（実行記録の確認）や[変数インスペクタ](/ja/use-dify/debug/variable-inspect)（ノード入出力内容の可視化）が問題特定に役立ちます。 ![テストツール](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-18.png) \ No newline at end of file diff --git a/ja/use-dify/knowledge/knowledge-request-rate-limit.mdx b/ja/use-dify/knowledge/knowledge-request-rate-limit.mdx index ae1f68e2e..3d08a1587 100644 --- a/ja/use-dify/knowledge/knowledge-request-rate-limit.mdx +++ b/ja/use-dify/knowledge/knowledge-request-rate-limit.mdx @@ -6,9 +6,11 @@ tag: "CLOUD" ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/use-dify/knowledge/knowledge-request-rate-limit)を参照してください。 +Dify クラウドサービスの安定性を維持し、すべてのユーザーにより良いナレッジベース利用体験を向上させるため、**2025 年 2 月 24 日** よりナレッジリクエストレート頻度制限（Knowledge Request Rate Limit）を導入します。 + ## ナレッジベースの要求頻度制限とは? -「Dify Cloud」では、ナレッジリクエスト頻度制限とは、ワークスペースが1分間にナレッジベース内で実行できる操作の最大回数を指します。これには、データセットの作成、ドキュメントの管理、アプリやワークフローでのクエリ実行などが含まれます。 +ナレッジリクエスト頻度制限とは、1つのワークスペースがナレッジベースに対して1分間に実行できる最大リクエスト数のことです。この操作には、データセットの作成、ドキュメントの管理、アプリケーションやワークフローにおけるナレッジベースのクエリなどが含まれます。 ## サブスクリプションバージョンの制限値 diff --git a/ja/use-dify/knowledge/manage-knowledge/maintain-knowledge-documents.mdx b/ja/use-dify/knowledge/manage-knowledge/maintain-knowledge-documents.mdx index 9574965c3..ec9a20284 100644 --- a/ja/use-dify/knowledge/manage-knowledge/maintain-knowledge-documents.mdx +++ b/ja/use-dify/knowledge/manage-knowledge/maintain-knowledge-documents.mdx @@ -7,9 +7,7 @@ sidebarTitle: コンテンツの管理 ## ドキュメントの管理 -ナレッジベース内では、インポートされたすべてのアイテム（ローカルファイル、Notion ページ、またはウェブページなど）がドキュメントとして扱われます。 - -ドキュメント一覧から、すべてのドキュメントを閲覧・管理し、ナレッジの正確性、関連性、最新性を維持できます。 +ナレッジベース内では、インポートされたすべてのアイテム（ローカルファイル、Notion ページ、またはウェブページなど）がドキュメントとして扱われます。ドキュメント一覧から、すべてのドキュメントを閲覧・管理し、ナレッジの正確性、関連性、最新性を維持できます。 画面上部のナレッジベース名をクリックすると、他のナレッジベースへ素早く切り替えできます。 @@ -22,31 +20,29 @@ sidebarTitle: コンテンツの管理 | 追加 | 新しいドキュメントをインポートします。| | チャンク設定の変更 | ドキュメントのチャンク設定を変更します（チャンク構造を除く）。各ドキュメントには個別のチャンク設定を持たせることができますが、チャンク構造はナレッジベース全体で共通であり、一度設定すると変更できません。| | 削除 | ドキュメントを完全に削除します。**削除は元に戻せません。**| -| 有効／無効 | 一時的にドキュメントを検索対象に含める／除外します。Dify Cloud では、一定期間更新または検索に使用されていないドキュメントは、自動的に無効化されパフォーマンスが最適化されます。

非アクティブ期間はプランごとに異なります：
  • Sandbox：7日
  • Professional／Team：30日
Professional および Team プランのユーザーは、**ワンクリックで**これらのドキュメントを再有効化できます。| +| 有効／無効 | 一時的にドキュメントを検索対象に含める／除外します。Dify Cloud では、一定期間更新または検索に使用されていないドキュメントは、自動的に無効化されパフォーマンスが最適化されます。

非アクティブ期間はプランごとに異なります：
  • Sandbox：7日
  • Professional／Team：30日
Professional および Team プランのユーザーは、**ワンクリックで**これらのドキュメントを再有効化できます。 | | アーカイブ／アーカイブ解除 | 検索には不要だが保持しておきたいドキュメントをアーカイブします。アーカイブ済みドキュメントは読み取り専用で、いつでもアーカイブ解除可能です。| | 編集 | ドキュメント内のチャンクを編集して、コンテンツを修正します。詳細は [チャンクの管理](#チャンクの管理) を参照してください。| | 名前を変更 | ドキュメントの名前を変更します。| ## チャンクの管理 -チャンク設定に基づき、すべてのドキュメントは検索の基本単位であるコンテンツチャンクに分割されます。 - -各ドキュメント内のチャンク一覧からそれらを閲覧・管理し、検索の効率と精度を向上させることができます。 +チャンク設定に基づき、すべてのドキュメントは検索の基本単位であるコンテンツチャンクに分割されます。各ドキュメント内のチャンク一覧からそれらを閲覧・管理し、検索の効率と精度を最適化できます。 - 左上のドキュメント名をクリックすると、別のドキュメントへ素早く切り替えられます。 + 左上のドキュメント名をクリックして、別のドキュメントに素早く切り替えられます。 ![チャンクの管理](/images/manage_document_chunks.png) | 操作 | 説明 | |:-------- |:---------------------| -| 追加 | 新しいチャンクを1つまたは複数まとめて追加します。

親子分割モードのドキュメントでは、親チャンクと子チャンクの両方を追加可能です。「チャンクを追加」は Dify Cloud の有料機能です。利用するには [Professional または Team プラン](https://dify.ai/pricing) へのアップグレードが必要です。| +| 追加 | 新しいチャンクを1つまたは複数まとめて追加します。

親子分割モード（階層分割モード）のドキュメントでは、親チャンクと子チャンクの両方を追加可能です。「チャンクを追加」は有料機能です。Dify Cloud で利用するには [Professional または Team プラン](https://dify.ai/jp/pricing) へのアップグレードが必要です。| | 削除 | チャンクを完全に削除します。**削除は元に戻せません。**| | 有効／無効 | 一時的にチャンクを検索対象に含める／除外します。無効化されたチャンクは編集できません。| -| 編集 | チャンクの内容を修正します。編集されたチャンクには **Edited** マークが付きます。

親子分割モードのドキュメントでは：
  • 親チャンクを編集するとき、子チャンクを再生成するか変更せずに保持するかを選択できます。
  • 子チャンクを編集しても、親チャンクは更新されません。
| -| キーワードの追加／編集／削除 | 経済的インデックス方式を使用するナレッジベースでは、各チャンクに対してキーワードを追加・編集して検索精度を向上させることができます。

1つのチャンクにつき最大10個のキーワードを設定可能です。| -| 画像添付ファイルの追加／削除 | ドキュメントから抽出された画像を削除したり、対応するチャンク内に新しい画像をアップロードしたりできます。

抽出された画像のURLはチャンクテキスト内に残りますが、テキストをきれいに保つためにこれらのURLを安全に削除できます。抽出された画像には影響しません。各チャンクには最大10枚まで画像の添付が可能で、検索時にチャンクと一緒に返されます。この制限を超える画像は抽出されません。

セルフホスティング環境では、環境変数 `SINGLE_CHUNK_ATTACHMENT_LIMIT` でこの制限を調整できます。マルチモーダル埋め込みモデル（**Vision** アイコン付き）を選択すると、抽出された画像も埋め込み・インデックス化され、検索に利用されます。| +| 編集 | チャンクの内容を修正します。編集されたチャンクは **「編集済み」** と表示されます。

親子分割モード（階層分割モード）のドキュメントでは：
  • 親チャンクを編集するとき、子チャンクを再生成するか保持するかを選択できます。
  • 子チャンクを編集しても、親チャンクには影響しません。
ドキュメント内の画像が添付ファイルとして抽出される場合、そのURLはチャンクテキスト内に残ります。これらのURLを削除しても、抽出された画像の添付ファイルには影響しません。| +| キーワードの追加／編集／削除 | 経済的インデックス方式を使用するナレッジベースでは、各チャンクに対してキーワードを追加・編集して検索精度を向上させることができます。

1つのチャンクにつき最大10個のキーワードを設定可能です。 | +| 画像の追加／削除 | ドキュメントから抽出された画像を削除したり、対応するチャンク内に新しい画像をアップロードしたりできます。

画像の添付ファイルとチャンクは独立して編集でき、互いに影響しません。 各チャンクには最大10枚まで画像の添付が可能で、検索時に一緒に返されます。これを超える画像は抽出されません。

セルフホスティング環境では、環境変数 `SINGLE_CHUNK_ATTACHMENT_LIMIT` を変更してこの制限を調整できます。クロスモーダル検索（テキストと画像の両方を意味的関連性に基づいて検索）を有効にするには、ナレッジベースに多モーダル埋め込みモデル（**Vision** アイコン付き）を選択してください。画像の添付ファイルは埋め込み・インデックス化され、検索に利用されます。| ## ベストプラクティス @@ -64,7 +60,7 @@ sidebarTitle: コンテンツの管理 ### 子チャンクを親チャンクの検索フックとして使用 -親子分割モードで分割されたドキュメントでは、システムは子チャンクを検索し、結果として親チャンクを返します。子チャンクを編集しても親チャンクは更新されないため、子チャンクを親チャンクの **セマンティックタグ（意味的タグ）** や **検索ヒント** として活用できます。 +親子分割モード（階層分割モード）で分割されたドキュメントでは、システムは子チャンクを検索し、結果として親チャンクを返します。子チャンクを編集しても親チャンクは更新されないため、子チャンクを親チャンクの **セマンティックタグ（意味的タグ）** や **検索ヒント** として活用できます。 そのためには、子チャンクを **キーワード**・**要約**・**ユーザーの一般的な質問** のいずれかに書き換えることを推奨します。 たとえば、親チャンクが *返品ポリシー* 全体を扱う場合、子チャンクを次のように設定できます： @@ -73,4 +69,4 @@ sidebarTitle: コンテンツの管理 - 「返金期間はどのくらいですか？」 -- 「返品時の送料はかかりますか？」 \ No newline at end of file +- 「返品時の送料はかかりますか？」 diff --git a/ja/use-dify/monitor/logs.mdx b/ja/use-dify/monitor/logs.mdx index cca606395..d0bf5ec81 100644 --- a/ja/use-dify/monitor/logs.mdx +++ b/ja/use-dify/monitor/logs.mdx @@ -53,17 +53,15 @@ AIが不適切な応答をしたり、ユーザーの意図を理解できなか **フィードバック分析** 一般的な苦情パターン、成功したやり取りタイプ、改善が必要な分野を特定できます。 -## ログの保持期間 +## データ保持 アプリケーションが現地のデータプライバシー規制に準拠していることを確認してください。プライバシーポリシーを公開し、必要に応じ - - **Sandbox**：ログは30日間保持されます。 - - - **Professional & Team**：アクティブなサブスクリプション期間中はログ保持期間が無制限です。 - - - **セルフホスト**：デフォルトで無制限ですが、環境変数 `WORKFLOW_LOG_CLEANUP_ENABLED`、`WORKFLOW_LOG_RETENTION_DAYS`、`WORKFLOW_LOG_CLEANUP_BATCH_SIZE` で設定可能です。 +**無料プラン：** ログは30日間保持されます +**有料プラン：** プラン階層に基づく延長保持 +**セルフホスト：** 設定可能な保持ポリシー ## ログを使ったアプリケーションの改善 diff --git a/ja/use-dify/nodes/human-input.mdx b/ja/use-dify/nodes/human-input.mdx new file mode 100644 index 000000000..a545ed556 --- /dev/null +++ b/ja/use-dify/nodes/human-input.mdx @@ -0,0 +1,83 @@ +--- +title: 人間の入力 +description: ワークフローを一時停止して、人間の入力、レビュー、または決定を要求します +icon: user-magnifying-glass +--- + + ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/use-dify/nodes/human-input)を参照してください。 + +人間の入力ノードは、実行が続行される前に人間の入力を要求するため、重要なポイントでワークフローを一時停止します。 + +実行がこのノードに到達すると、カスタマイズ可能なリクエストフォームが特定のチャネルを通じて配信されます。受信者は入力を提供し、データをレビューし、ワークフローの進行方法を決定する事前定義されたアクション（`Approve`や`Regenerate`など）から選択できます。 + +人間の入力を重要な場所に直接埋め込むことで、**自動化された効率性と人間の監視のバランス**を取ることができます。 + +リクエストフォームの例 + +## 設定 + +ノードが人間の入力を要求し処理する方法を定義するために、以下を設定します： + +- **配信方法**：リクエストフォームが受信者に届く方法。 + +- **フォーム内容**：受信者が見る情報と入力できる内容。 + +- **ユーザーアクション**：受信者が取れるアクションと、それに応じてワークフローがどのように進行するか。 + +- **タイムアウト戦略**：設定された時間内に誰も応答しない場合の対応。 + +### 配信方法 + +リクエストフォームが配信されるチャネルを選択します。現在利用可能な方法： + +- **Webアプリ**：現在のユーザーが応答できるように、Webアプリインターフェースに直接リクエストフォームを表示します。 + +- **メール**：1人以上の受信者にリクエストフォームのリンクを含むメールを直接送信します。 + + + 配信方法に関係なく、最初の応答後にリクエストは閉じられます。 + + +### フォーム内容 + +リクエストフォームに表示される内容をカスタマイズします： + +- **Markdown**構文を使用してコンテンツをフォーマットおよび構造化します + +- 利用可能な**変数**を参照して動的データを表示します + + + 推論モデルの`text`出力変数を参照すると、フォームには最終的な回答とともにモデルの思考プロセスが表示されます。 + + 回答のみを表示するには、対応するLLMノードで**推論タグ分離を有効にする**をオンにしてください。 + + +- 受信者が入力や編集を行える対話型の**入力フィールド**を追加します + + + 入力フィールドは、受信者が編集できる変数または静的コンテンツで事前入力できます。 + + 各入力フィールドは、下流のノードで使用するための出力変数になります。 + + +### ユーザーアクション + +受信者がクリックできる決定ボタンを定義します。 + +各ボタンは人間の入力ノードから対応する分岐を作成し、行われた決定に基づいて実行をルーティングします。 + +例えば、`Post`分岐はコンテンツの公開をトリガーするノードにつながり、`Regenerate`分岐はコンテンツを修正するためにLLMノードにループバックする場合があります。 + + + プリセットのボタンスタイルを使用して、アクションを視覚的に区別します。 + + 例えば、`Approve`のような主要なアクションには目立つスタイルを使用し、二次的なオプションにはより控えめなスタイルを使用します。 + + +### タイムアウト戦略 + +指定された期間内に誰も応答しない場合にワークフローがどのように進行するかを決定するタイムアウト戦略を設定します。 + +- **タイムアウト期間**：タイムアウトになるまでの待機時間（時間または日単位）。 + +- **タイムアウトパス**：タイムアウト期間内に誰も応答しない場合に従う分岐。通知またはデフォルトの決定につながる場合があります。 \ No newline at end of file diff --git a/ja/use-dify/nodes/ifelse.mdx b/ja/use-dify/nodes/ifelse.mdx index 51f7c387f..c864b4ecc 100644 --- a/ja/use-dify/nodes/ifelse.mdx +++ b/ja/use-dify/nodes/ifelse.mdx @@ -6,6 +6,7 @@ icon: "code-branch" ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/use-dify/nodes/ifelse)を参照してください。 + If-Elseノードは、定義した条件に基づいて実行を異なるパスにルーティングすることで、ワークフローに意思決定ロジックを追加します。変数を評価し、ワークフローが従うべき分岐を決定します。 @@ -28,11 +29,11 @@ If-Elseノードは、定義した条件に基づいて実行を異なるパス - **Contains** / **Not contains** - 値が特定の単語やフレーズを含むかチェック + **Contains** / **Not contains** - テキストが特定の単語やフレーズを含むかチェック **Starts with** / **Ends with** - パターンマッチングのためにテキストの始まりや終わりをテスト - **Is** / **Is not** - 完全値マッチング + **Is** / **Is not** - 正確なテキスト比較のための完全値マッチング @@ -58,6 +59,18 @@ If-Elseノードは、定義した条件に基づいて実行を異なるパス ## 変数参照 -条件で以前のワークフローノードからの任意の変数を参照します。変数は、ユーザー入力、LLMレスポンス、API呼び出し、または他のワークフローノード出力から取得できます。 +条件で以前のワークフローノードからの任意の変数を参照します。変数は、ユーザー入力、大規模言語モデルのレスポンス、API呼び出し、または他のワークフローノード出力から取得できます。 + +変数セレクターを使用して利か、`{{variable_name}}`構文を使用して変数名を直接入力します。 + +## 共通パターン + +**コンテンツルーティング** - カテゴリ、言語、または複雑さに基づいて、異なるタイプのコンテンツを専用の処理ノードに振り分けます。 + +**ユーザー役割管理** - ユーザー権限、サブスクリプションレベル、またはアカウントタイプに基づいて異なるワークフロー動作を実装します。 + +**エラーハンドリング** - レスポンス状態コード、データ妥当性、または処理結果をチェックして、ワークフローを適切にルーティングします。 + +**動的処理** - 入力特性、処理結果、または外部条件に基づいてワークフロー動作を調整します。 -変数セレクターを使用して利用可能な変数から選択するか、`{{variable_name}}`構文を使用して変数名を直接入力します。 \ No newline at end of file +**マルチパスワークフロー** - アプリケーションのさまざまなシナリオやエッジケースを処理する洗練された分岐ロジックを作成します。 diff --git a/ja/use-dify/nodes/knowledge-retrieval.mdx b/ja/use-dify/nodes/knowledge-retrieval.mdx index 3c73bd49d..a5730f298 100644 --- a/ja/use-dify/nodes/knowledge-retrieval.mdx +++ b/ja/use-dify/nodes/knowledge-retrieval.mdx @@ -7,50 +7,48 @@ icon: "database" ## はじめに -知識検索ノードを使用すると、既存のナレッジベースをChatflowやワークフローに統合できます。このノードは指定されたナレッジからクエリに関連する情報を検索し、その結果を下流ノード（例：LLM）で利用できるコンテキスト情報として出力します。 +知識検索ノードを使用すると、既存のナレッジベースを Chatflow や Workflow に統合できます。 -以下はChatflowにおける知識検索ノードの利用例です： +このノードは指定されたナレッジからクエリに関連する情報を検索し、その結果を下流ノード（例：LLM）で利用できるコンテキスト情報として出力します。 + +以下は Chatflow における 知識検索ノード の利用例です： 1. **ユーザー入力** ノードがユーザーの質問を収集します。 -2. **知識検索** ノードが選択されたナレッジベースからユーザーの質問に関連するコンテンツを検索し、検索結果を出力します。 +2. **知識検索** ノードが選択されたナレッジベースから関連情報を検索し、結果を出力します。 -3. **LLM** ノードがユーザーの質問と検索されたナレッジの両方をもとに回答を生成します。 +3. **LLM** ノードがユーザー質問と検索結果の両方をもとに回答を生成します。 -4. **回答** ノードがLLMの応答をユーザーへ返します。 +4. **回答** ノードが LLM の出力をユーザーへ返します。 ![知識検索ノードの使用例](/images/knowledge_retrieval_node_example.png) - 知識検索ノードを使用する前に、少なくとも1つのナレッジベースが利用可能であることを確認してください。ナレッジベースの作成方法については、[ナレッジ](/ja/use-dify/knowledge/readme#ナレッジの作成)を参照してください。 - - - - Dify Cloudでは、知識検索の操作は契約プランに応じたレートリミットが適用されます。詳細は[ナレッジベースの要求頻度制限](/ja/use-dify/knowledge/knowledge-request-rate-limit)を参照してください。 - + 知識検索ノードを使用する前に、少なくとも1つの利用可能なナレッジベースが存在することを確認してください。 -## 設定 - -知識検索ノードを正常に機能させるには、次の点を指定する必要があります： + ナレッジベースの作成方法については、[ナレッジ](/ja/use-dify/knowledge/readme#ナレッジの作成) を参照してください。 + -- **何を**検索するか（クエリ） +## 知識検索ノードの設定 -- **どこを**検索するか（ナレッジベース） +知識検索ノードを正常に機能させるには、次の3点を指定する必要があります： -- **どのように**検索結果を処理するか（ノードレベルの検索設定） +- **何を検索するか**（クエリ） +- **どこを検索するか**（ナレッジベース） +- **どのように検索結果を処理するか**（ノードレベルの検索設定） また、ドキュメントのメタデータを利用してフィルタベースの検索を有効化し、検索精度をさらに向上させることもできます。 ### クエリの指定 -ノードが選択されたナレッジベースで検索するクエリ内容を指定します。 +ノードが選択されたナレッジベースで検索する対象を指定します。 -- **クエリテキスト**：テキスト変数を選択します。たとえば、Chatflowでは`userinput.query`を使用してユーザー入力を参照したり、ワークフローではカスタムのテキスト型ユーザー入力変数を使用したりできます。 +- **クエリテキスト**：テキスト変数を選択します。たとえば、Chatflow では `userinput.query`（ユーザー入力ノードの入力）を指定できます。Workflow ではテキスト型のユーザー入力変数を利用します。 -- **クエリ画像**：画像変数を選択します。例えば、ユーザー入力ノードを通じてユーザーがアップロードした画像を使用して画像検索を行います。画像サイズの上限は2 MBです。 + **クエリ画像**：画像検索を行う場合は、ユーザー入力ノードを通じてアップロードされた画像など、画像変数を選択してください。最大サイズは 2 MB です。 - セルフホスト環境では、環境変数`ATTACHMENT_IMAGE_FILE_SIZE_LIMIT`を変更することで画像サイズ上限を調整できます。 + 自己ホスティング環境では、環境変数 `ATTACHMENT_IMAGE_FILE_SIZE_LIMIT` を変更することで画像サイズ上限を調整できます。 @@ -61,76 +59,82 @@ icon: "database" ### 検索対象ナレッジベースの選択 -ノードでクエリ内容に関連するコンテンツを検索するためのナレッジベースを1つ以上追加します。 +ノードで検索対象とするナレッジベースを1つ以上追加します。 -複数のナレッジベースを追加した場合、まずすべてのナレッジベースから同時に検索を行い、その後[ノードレベルの検索設定](#ノードレベルの検索設定)に従って結果を統合・処理します。 +複数のナレッジベースを追加した場合、すべてのナレッジベースから同時に検索を行い、その結果を統合して[ノードレベルの検索設定](#ノードレベルの検索設定)に従って処理します。 - **Vision**アイコンが付いたナレッジベースはクロスモーダル検索をサポートしており、セマンティックな関連性に基づいてテキストと画像の両方を検索できます。 + **Vision**アイコンが付いたナレッジベースは、セマンティックな関連性に基づいてテキストと画像の両方をクロスモーダルで検索できます。 - 追加したナレッジベースの横にある**編集**アイコンをクリックすると、知識検索ノード内で直接その設定を変更できます。 - - これらの設定の詳細については、[ナレッジ設定の管理](/ja/use-dify/knowledge/manage-knowledge/introduction)をご覧ください。 + ノード内で任意のナレッジベースの **編集** アイコンをクリックすると、直接その設定を変更できます。 + + 詳細な設定方法については、[ナレッジ設定の管理](/ja/use-dify/knowledge/manage-knowledge/introduction)をご覧ください。 ### ノードレベルの検索設定 -ナレッジベースから取得した検索結果を、ノード内でどのように処理するかを微調整できます。 +ナレッジベースから取得した検索結果を、ノード内でどのように絞り込み・再ランク付けするかを調整できます。 - 検索設定には2つのレイヤーがあります—ナレッジベースレベルと知識検索ノードレベルです。 - - これらは2つの連続したフィルターと考えてください：ナレッジベースの設定が最初の結果プールを決定し、ノードの設定がさらに結果を再ランク付けまたは絞り込みます。 + 検索設定には2つのレイヤー（階層）があります。 + + ナレッジベースレベルの設定が最初の検索プールを決定し、ノードレベルの設定がその結果を再スコアリングまたは絞り込みします。 -- **Rerank設定** +- **Rerank 設定** - - **ウェイト設定**：再ランク付け時におけるセマンティック類似度とキーワード一致の相対的な比重です。セマンティックの比重を高くすると意味的関連性を重視し、キーワードの比重を高くすると正確な一致を重視します。 + - **ウェイト設定**: 再ランク付け時におけるセマンティック類似度（意味の近さ）とキーワード一致の比重を調整します。セマンティックの比重を高くすると意味的関連性を重視し、キーワードの比重を高くすると正確な一致を重視します。 - **ウェイト設定**は、追加したナレッジベースがすべて高品質タイプである場合のみ利用できます。 + **ウェイト設定** は、追加したナレッジベースがすべて「高品質」タイプである場合に利用できます。 - - **Rerankモデル**：クエリとの関連度に基づいてすべての結果を再スコアリング・並べ替えするRerankモデルです。 + - **Rerank モデル**: クエリとの関連度に基づいてすべての検索結果を再スコアリング・並べ替えします。 + + + 選択したナレッジベースの中にマルチモーダル対応のものが含まれている場合は、**Vision**アイコンが表示されたマルチモーダル再ランクモデルを選択してください。そうでない場合、検索された画像は再ランクおよび最終出力から除外されます。 + + +- **トップ K**: 再ランク後に返す最大件数を指定します。 Rerank モデルを選択している場合、この値はモデルが処理可能な最大入力サイズ（トークン上限）に応じて自動的に調整されます。 - マルチモーダルナレッジベースが追加されている場合は、マルチモーダルRerankモデル（**Vision**アイコン付き）も選択してください。そうでない場合、検索された画像は再ランク付けおよび最終出力から除外されます。 + 選択したナレッジベースの中にマルチモーダル対応のものが含まれている場合は、**Vision**アイコンが表示されたマルチモーダル再ランクモデルを選択してください。そうでない場合、検索された画像は再ランクおよび最終出力から除外されます。 -- **トップK**：再ランク後に返す結果の最大件数です。Rerankモデルを選択している場合、この値はモデルの最大入力容量（モデルが一度に処理できるテキスト量）に基づいて自動的に調整されます。 - -- **スコア閾値**：返される結果の最低類似度スコアです。この閾値未満の結果は除外されます。高めに設定すると関連性の厳密な検索が行われ、低めにするとより広範なマッチを含めることができます。 +- **スコア閾値**: 結果を返す際の最低スコア（類似度）を指定します。この閾値未満の結果は除外されます。高めに設定すると関連性の厳密な検索が行われ、低めにするとより広範なマッチを含めることができます。 ### メタデータフィルタの有効化 -既存のドキュメントメタデータを使用して、ナレッジベース内の特定のドキュメントに検索を制限し、検索精度を向上させます。 - -メタデータフィルタを有効にすると、知識検索ノードはナレッジベース全体を検索するのではなく、指定されたメタデータ条件に一致するドキュメントのみを検索します。これは、大規模で多様なナレッジベースでのターゲット検索に特に有用です。 +ナレッジベース内のドキュメントメタデータを利用して、特定の条件に合致するドキュメントのみを検索対象とすることができます。これにより、大規模または多様なナレッジベース内での検索精度が向上します。 - ドキュメントメタデータの作成と管理については、[メタデータ](/ja/use-dify/knowledge/metadata)を参照してください。 + ドキュメントメタデータの作成と管理については、[メタデータ](/ja/use-dify/knowledge/metadata) を参照してください。 ## 出力 -知識検索ノードの出力は`result`という変数として返されます。この変数は検索されたドキュメントチャンクの配列で、各チャンクにはコンテンツ、メタデータ、タイトル、その他の属性が含まれます。 +知識検索ノードの出力は `result` という変数として返されます。この変数は検索されたドキュメントチャンクの配列で、各チャンクには内容・メタデータ・タイトルなどの情報が含まれます。 -検索結果に画像添付が含まれる場合、`result`変数には画像メタデータを含む`files`というフィールドも含まれます。 +検索結果に画像が含まれる場合、`result` 変数には画像の詳細が格納された `files` フィールドも含まれます。 -## LLMノードとの連携 +## LLM ノードとの連携 -LLMノードでユーザーの質問に回答するためのコンテキストとして検索結果を使用するには： +検索結果を活用して LLM ノードで質問応答を行うには： -1. **コンテキスト**フィールドで、知識検索ノードの`result`変数を選択します。 +1. **コンテキスト** フィールドで、知識検索ノードの `result` 変数を選択します。 -2. プロンプトフィールドで、`Context`変数とユーザー入力変数（例：Chatflowの`userinput.query`）の両方を参照します。 +2. LLM のプロンプト入力欄では、`コンテキスト` 変数とユーザー入力変数（例：Chatflow の `userinput.query`）の両方を参照してください。 -3. （任意）LLMがVision機能に対応している場合（**Vision**アイコン付き）、**Vision**を有効にして検索された画像を解釈させることができます。 +3. （任意）LLMがVision機能に対応している場合は、**Vision**を有効にすると、`コンテキスト`変数内の画像添付を解釈できるようになります。 - **Vision**を有効にすると、LLMは検索された画像を自動的に処理します。**Vision**入力フィールドで`Context`変数を再度手動で参照する必要はありません。 + **Vision**を有効にすると、LLMは`コンテキスト`変数内の画像を直接理解できます。別途**Vision**入力変数を設定する必要はありません。 -LLMノード設定の例 +LLM ノード設定の例 + + + Dify Cloud では、知識検索の操作は契約プランに応じたレートリミット（リクエスト上限）が適用されます。詳細は [ナレッジベースの要求頻度制限](/ja/use-dify/knowledge/knowledge-request-rate-limit) を参照してください。 + \ No newline at end of file diff --git a/ja/use-dify/nodes/list-operator.mdx b/ja/use-dify/nodes/list-operator.mdx index e0400a3fe..a287c5554 100644 --- a/ja/use-dify/nodes/list-operator.mdx +++ b/ja/use-dify/nodes/list-operator.mdx @@ -6,9 +6,8 @@ icon: "filter" ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/use-dify/nodes/list-operator)を参照してください。 -リスト演算子ノードは、配列のフィルタリング、ソート、特定の要素の選択を行います。混合ファイルアップロード、大規模なデータセット、または下流処理の前に分離や整理が必要な配列データを扱う際に使用します。 -サポートされる入力データ型には、`array[string]`、`array[number]`、`array[file]`、`array[boolean]`があります。 +リスト演算子ノードは、配列のフィルタリング、ソート、特定の要素の選択を行います。混合ファイルアップロード、大規模なデータセット、または下流処理の前に分離や整理が必要な配列データを扱う際に使用します。 リスト演算子インターフェース @@ -24,6 +23,16 @@ icon: "filter" 配列処理の例 +## サポートされるデータ型 + +ノードは適切なフィルタリングオプションを使用して、さまざまな配列タイプを処理します： + +**Array[string]** - テキストリスト、カテゴリ、名前、または任意の文字列コレクション + +**Array[number]** - 数値データ、スコア、測定値、または計算結果 + +**Array[file]** - 豊富なメタデータフィルタリング機能を持つ混合ファイルアップロード + ## 操作 ### フィルタリング @@ -70,7 +79,7 @@ icon: "filter" **result** - バルク処理用の完全なフィルタリングおよびソート済み配列 -**first_record** - 先頭からの単一要素、「主要」または「最新」アイテム選択に最適 +**first_record** - 先頭からの単一要素、「プテム選択に最適 **last_record** - 末尾からの単一要素、「最新」または「最終」選択に有用 @@ -86,9 +95,31 @@ icon: "filter" 1. **混合アップロードの設定** - 複数のファイルタイプを受け入れるファイルアップロード機能を有効化 2. **タイプ別に分割** - 異なるフィルターを持つ別々のリスト演算子ノードを使用： - - `type = "image"`でフィルタリング → ビジョン機能を持つLLMにルーティング + - `type = "image"`でフィルタリング → ビジョン機能を持つ大規模言語モデルにルーティング - `type = "document"`でフィルタリング → 文書抽出器にルーティング 3. **適切に処理** - 画像は直接分析され、文書はテキスト抽出が行われる 4. **結果を結合** - 処理された出力を統一されたレスポンスにマージ -このパターンは、異なるファイルタイプを適切なプロセッサーに自動的にルーティングし、シームレスなマルチモーダルユーザーエクスペリエンスを作成します。 \ No newline at end of file +このパターンは、異なるファイルタイプを適切なプロセッサーに自動的にルーティングし、シームレスなマルチモーダルユーザーエクスペリエンスを作成します。 + +## 一般的な使用例 + +**ファイルタイプルーティング** - 混合アップロードをコンテンツタイプに基づいて専門的な処理パイプラインに分離 + +**データフィルタリング** - 特定の基準に基づいて大規模なデータセットから関連するサブセットを抽出 + +**コンテンツ優先順位付け** - コレクションから最も重要または最新のアイテムをソートして選択 + +**品質管理** - 処理前に無効、過大サイズ、またはサポートされていないコンテンツをフィルターで除外 + +**バッチ準備** - 下流の反復処理や並列処理のためにデータを管理可能なチャンクに整理 + +## ベストプラクティス + +**フィルター基準の計画** - 下流処理要件に基づいて明確なフィルタリングルールを定義 + +**適切な出力タイプの使用** - 下流ノードがデータをどのように使用するかに基づいて、完全な配列、最初のレコード、または最後のレコードを選択 + +**空の結果の処理** - フィルターが一致しない場合の対処法を検討し、適切なフォールバックロジックを計画 + +**実データでのテスト** - 本番環境での信頼性のある動作を保証するために、実際のユーザーアップロードでフィルタリング動作を検証 diff --git a/ja/use-dify/nodes/llm.mdx b/ja/use-dify/nodes/llm.mdx index 5b00f5892..e5fb911fd 100644 --- a/ja/use-dify/nodes/llm.mdx +++ b/ja/use-dify/nodes/llm.mdx @@ -6,6 +6,7 @@ icon: "brain" ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/use-dify/nodes/llm)を参照してください。 + LLMノードは大規模言語モデルを呼び出してテキスト、画像、ドキュメントを処理します。設定されたモデルにプロンプトを送信し、その応答を取得します。構造化出力、コンテキスト管理、マルチモーダル入力をサポートしています。 @@ -13,18 +14,18 @@ LLMノードは大規模言語モデルを呼び出してテキスト、画像 - LLMノードを使用する前に、**システム設定 → モデルプロバイダー**で少なくとも1つのモデルプロバイダーを設定してください。 + LLMノードを使用する前に、**システム設定 → モデルプロバイダー**で少なくとも1つのモデルプロバイダーを設定してください。セットアップ手順については[モデル設定ガイド](/en/guides/model-configuration/readme)をご覧ください。 -## モデル選択とパラメータ +## モデル選択とパラメーター 設定したモデルプロバイダーから任意のモデルを選択できます。異なるモデルはそれぞれ異なるタスクに適しています。GPT-4とClaude 3.5は複雑な推論を得意としますがコストが高く、GPT-3.5 Turboは機能と価格のバランスが取れています。ローカル展開には、Ollama、LocalAI、Xinferenceを使用してください。 - + LLM Node Configuration -モデルパラメータは応答生成を制御します。**温度**は0（決定的）から1（創造的）の範囲です。**Top P**は確率によって単語選択を制限します。**頻度ペナルティ**は繰り返しを減らします。**存在ペナルティ**は新しいトピックを促進します。プリセットも使用できます：**精密**、**バランス**、**創造的**。 +モデルパラメーターは応答生成を制御します。**温度**は0（決定的）から1（創造的）の範囲です。**核サンプリング**は確率によって単語選択を制限します。**頻度ペナルティ**は繰り返しを減らします。**存在ペナルティ**は新しいトピックを促進します。プリセットも使用できます：**精密**、**バランス**、**創造的**。 ## プロンプト設定 @@ -39,7 +40,7 @@ User: {{user_input}} ## コンテキスト変数 -コンテキスト変数はソース帰属を保持しながら外部知識を注入します。これにより、大規模言語モデルがあなたの特定のドキュメントを使用して質問に答えるRAGアプリケーションが可能になります。 +コンース帰属を保持しながら外部知識を注入します。これにより、大規模言語モデルがあなたの特定のドキュメントを使用して質問に答えるRAGアプリケーションが可能になります。 Context Variables @@ -54,7 +55,7 @@ User: {{user_input}} 質問：{{user_question}} ``` -知識検索からのコンテキスト変数を使用する場合、Difyは自動的に引用を追跡するため、ユーザーは情報源を確認できます。 +知識検索からのコンテキスト変数を使用する場合、Difyは自動的に引用と帰属を追跡するため、ユーザーは情報源を確認できます。 ## 構造化出力 @@ -93,10 +94,9 @@ User: {{user_input}} ## メモリとファイル処理 -![](/images/llm-memory.png) -メモリを有効にすると、チャットフロー会話内の複数のLLM呼び出しでコンテキストを維持できます。有効にすると、以前のインタラクションがフォーマットされたユーザー - アシスタント出力として後続のプロンプトに含まれます。`USER`テンプレートを編集することで、ユーザープロンプトに入力される内容をカスタマイズできます。メモリはノード固有であり、異なる会話間では持続しません。 +**メモリ**を有効にすると、ワークフロー実行内の複数のLLM呼び出しでコンテキストを維持できます。ノードは以前のインタラクションを後続のプロンプトに含めます。メモリはノード固有であり、ワークフロー実行間では持続しません。 -**ファイル処理**では、マルチモーダルモデル用にプロンプトにファイル変数を追加します。GPT-4Vは画像を、ClaudeはPDFを直接処理しますが、他のモデルでは前処理が必要な場合があります。 +**ファイル処理**では、マルチモーダルモデル用にプロンプトにファイル変数を追加します。GPT-4Vは画像をaudeはPDFを直接処理しますが、他のモデルでは前処理が必要な場合があります。 ### ビジョン機能設定 @@ -104,12 +104,18 @@ User: {{user_input}} - **高詳細** - 複雑な画像でより良い精度を提供しますが、より多くのトークンを使用します - **低詳細** - シンプルな画像でより少ないトークンでより高速な処理 -ビジョン機能のデフォルト変数セレクターは`userinput.files`で、ユーザー入力ノードからファイルを自動的に取得します。 +ビジョン機能のデフォルト変数セレクターは`sys.files`で、開始ノードからファイルを自動的に取得します。 File Processing +補完モデルでの会話履歴については、マルチターンコンテキストを維持するために会話変数を挿入します： + + + Conversation History + + ## Jinja2テンプレートサポート LLMプロンプトは高度な変数処理のためにJinja2テンプレートをサポートしています。Jinja2モード（`edition_type: "jinja2"`）を使用すると、次のことができます： @@ -122,9 +128,9 @@ LLMプロンプトは高度な変数処理のためにJinja2テンプレート Jinja2変数は通常の変数置換とは別に処理され、プロンプト内でループ、条件文、複雑なデータ変換が可能になります。 -## ストリーミング出力 +## ストリーミングレスポンス -LLMノードはデフォルトでストリーミング出力をサポートしています。各テキストチャンクは`RunStreamChunkEvent`として生成され、リアルタイムの応答表示が可能になります。ファイル出力（画像、ドキュメント）はストリーミング中に自動的に処理され保存されます。 +LLMノードはデフォルトでストリーミングレスポンスをサポートしています。各テキストチャンクは`RunStreamChunkEvent`として生成され、リアルタイムの応答表示が可能になります。ファイル出力（画像、ドキュメント）はストリーミング中に自動的に処理され保存されます。 ## エラーハンドリング diff --git a/ja/use-dify/nodes/trigger/overview.mdx b/ja/use-dify/nodes/trigger/overview.mdx index 87f4edf08..e250ce9aa 100644 --- a/ja/use-dify/nodes/trigger/overview.mdx +++ b/ja/use-dify/nodes/trigger/overview.mdx @@ -3,28 +3,26 @@ title: トリガー sidebarTitle: "概要" --- - ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/use-dify/nodes/trigger/overview)を参照してください。 - ## はじめに - トリガーはワークフローアプリケーションでのみ利用可能です。 + トリガーは workflow アプリケーションでのみ利用可能です。 -トリガーは開始ノードの一種で、ユーザーや API 呼び出しによる能動的な開始を待つのではなく、スケジュールに従って、または外部システム（例：GitHub、Gmail、または独自の内部システム）からのイベントに応じて、ワークフローを自動的に実行できるようにします。 +トリガーは開始ノードの一種で、ユーザーや API 呼び出しによる能動的な開始を待つのではなく、スケジュールに従って、または外部システム（例：GitHub、Gmail、または独自の内部システム）からのイベントに応じて、workflow を自動的に実行できるようにします。 -トリガーは、反復タスクの自動化や、ワークフローをサードパーティアプリケーションと統合して自動的なデータ同期と処理を実現するのに最適です。 +トリガーは、反復タスクの自動化や、workflow をサードパーティアプリケーションと統合して自動的なデータ同期と処理を実現するのに最適です。 -1 つのワークフローは、並行して実行される複数のトリガーを持つことができます。また、同じキャンバス上に複数の独立したワークフローを構築し、それぞれが独自のトリガーで開始することもできます。 +1 つの workflow は、並行して実行される複数のトリガーを持つことができます。また、同じキャンバス上に複数の独立した workflow を構築し、それぞれが独自のトリガーで開始することもできます。 - Sandbox プランでは、ワークフローあたり 2 つのトリガーのみがサポートされています。追加するには[アップグレード](https://dify.ai/pricing)してください。 + Sandbox プランでは、workflow あたり 2 つのトリガーのみがサポートされています。追加するには[アップグレード](https://dify.ai/jp/pricing)してください。 -各ワークフロー実行のトリガーソースは、**ログ**セクションに表示されます。 +各 workflow 実行のトリガーソースは、**ログ**セクションに表示されます。 - Dify Cloud では、トリガーイベント（トリガーによって開始されるワークフロー実行）はプランごとに異なる上限が設定されています。詳細は[プラン比較](https://dify.ai/pricing)をご覧ください。 + Dify Cloud では、トリガーイベント（トリガーによって開始される workflow 実行）はプランごとに異なる上限が設定されています。詳細は[プラン比較](https://dify.ai/jp/pricing)をご覧ください。 ワークスペースのオーナーおよび管理者は、**設定** > **請求**で残りのクォータを確認できます。 @@ -33,28 +31,24 @@ sidebarTitle: "概要" - [スケジュールトリガー](/ja/use-dify/nodes/trigger/schedule-trigger) - - 指定された時刻または間隔でワークフローを実行します。 + - 指定された時刻または間隔で workflow を実行します。 - 例：毎朝 9 時に日次売上レポートを自動生成し、チームにメールで送信します。 - - 各ワークフローには最大 1 つのスケジュールトリガーを設定できます。 - - - [プラグイントリガー](/ja/use-dify/nodes/trigger/plugin-trigger) - - トリガープラグインを通じたイベントサブスクリプションにより、外部システムで特定のイベントが発生したときにワークフローを実行します。 + - トリガープラグインを通じたイベントサブスクリプションにより、外部システムで特定のイベントが発生したときに workflow を実行します。 - 例：Slack トリガープラグインを通じて`チャンネル内の新規メッセージ`イベントをサブスクライブすることで、特定の Slack チャンネル内の新規メッセージを自動的に分析およびアーカイブします。 - [Webhook トリガー](/ja/use-dify/nodes/trigger/webhook-trigger) - - カスタム webhook を介して外部システムで特定のイベントが発生したときにワークフローを実行します。 + - カスタム webhook を介して外部システムで特定のイベントが発生したときに workflow を実行します。 - 例：e コマースプラットフォームから注文詳細を含む HTTP リクエストに応答して、新規注文を自動的に処理します。 - プラグイントリガーと webhook トリガーは、どちらもワークフローを*イベント駆動型*にします。選択方法は次のとおりです： + プラグイントリガーと webhook トリガーは、どちらも workflow を*イベント駆動型*にします。選択方法は次のとおりです： 1. 対象の外部システムにトリガープラグインが利用可能な場合は、**プラグイントリガー**を使用してください。サポートされているイベントを簡単にサブスクライブできます。 @@ -63,7 +57,7 @@ sidebarTitle: "概要" ## トリガーの有効化または無効化 -**クイック設定**サイドメニューでは、公開済みのトリガーを有効化または無効化できます。無効化されたトリガーはワークフローの実行を開始しません。 +**クイック設定**サイドメニューでは、公開済みのトリガーを有効化または無効化できます。無効化されたトリガーは workflow の実行を開始しません。 **クイック設定**には、公開済みのトリガーのみが表示されます。トリガーがリストに表示されない場合は、まず公開されていることを確認してください。 @@ -73,7 +67,7 @@ sidebarTitle: "概要" ## 複数のトリガーをテストする -ワークフローに複数のトリガーがある場合、**テスト実行** > **すべてのトリガーを実行**をクリックして一度にテストできます。最初にアクティブ化されたトリガーがワークフローを開始し、他のトリガーは無視されます。 +workflow に複数のトリガーがある場合、**テスト実行** > **すべてのトリガーを実行**をクリックして一度にテストできます。最初にアクティブ化されたトリガーが workflow を開始し、他のトリガーは無視されます。 **すべてのトリガーを実行**をクリックすると： @@ -81,4 +75,4 @@ sidebarTitle: "概要" - プラグイントリガーはサブスクライブされたイベントをリッスンします。 -- Webhook トリガーは外部 HTTP リクエストをリッスンします。 \ No newline at end of file +- Webhook トリガーは受信 HTTP リクエストをリッスンします。 \ No newline at end of file diff --git a/ja/use-dify/nodes/trigger/plugin-trigger.mdx b/ja/use-dify/nodes/trigger/plugin-trigger.mdx index 5d912d3b8..3026c746e 100644 --- a/ja/use-dify/nodes/trigger/plugin-trigger.mdx +++ b/ja/use-dify/nodes/trigger/plugin-trigger.mdx @@ -2,32 +2,30 @@ title: プラグイントリガー --- - ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/use-dify/nodes/trigger/plugin-trigger)を参照してください。 - ## はじめに - トリガーはワークフローアプリケーションでのみ利用可能です。 + トリガーは workflow アプリケーションでのみ利用可能です。 -プラグイントリガーは、外部システムで特定のイベントが発生したときに自動的にワークフローを開始します。必要なのは、トリガープラグインを通じてこれらのイベントをサブスクライブし、対応するプラグイントリガーをワークフローに追加することだけです。 +プラグイントリガーは、外部システムで特定のイベントが発生したときに自動的に workflow を開始します。必要なのは、トリガープラグインを通じてこれらのイベントをサブスクライブし、対応するプラグイントリガーを workflow に追加することだけです。 -例えば、GitHub トリガープラグインをインストールしたとします。これは、`Pull Request`、`Push`、`Issue` を含む、サブスクライブできる GitHub イベントのリストを提供します。`Pull Request` イベントをサブスクライブし、`Pull Request` プラグイントリガーをワークフローに追加すると、指定されたリポジトリで誰かがプルリクエストを開くたびに自動的に実行されます。 +例えば、GitHub トリガープラグインをインストールしたとします。これは、`Pull Request`、`Push`、`Issue` を含む、サブスクライブできる GitHub イベントのリストを提供します。`Pull Request` イベントをサブスクライブし、`Pull Request` プラグイントリガーを workflow に追加すると、指定されたリポジトリで誰かがプルリクエストを開くたびに自動的に実行されます。 ## プラグイントリガーの追加と設定 -1. ワークフローキャンバスで右クリックし、**ブロックを追加** > **始める** を選択してから、利用可能なプラグイントリガーの中から選択するか、[Dify Marketplace](https://marketplace.dify.ai/?language=jp-ja&category=trigger) でさらに検索します。 +workflow キャンバスで右クリックし、**ブロックを追加** > **始める** を選択してから、利用可能なプラグイントリガーの中から選択するか、[Dify Marketplace](https://marketplace.dify.ai/?language=jp-ja&category=trigger) でさらに検索します。 - 対象の外部システムに適切なトリガープラグインがない場合は、[コミュニティにリクエスト](https://github.com/langgenius/dify-plugins/issues/new?template=plugin_request.yaml)したり、[自分で開発](/ja/develop-plugin/dev-guides-and-walkthroughs/trigger-plugin)したり、代わりに [Webhook トリガー](/ja/use-dify/nodes/trigger/webhook-trigger)を使用したりできます。 - - 1 つのワークフローは、並行して実行される複数のプラグイントリガーで開始できます。並行分岐に同一の連続したノードが含まれている場合、共通セクションの前に[変数集約](/ja/use-dify/nodes/variable-aggregator)ノードを追加して分岐をマージできます。これにより、各分岐で同じノードを個別に重複して追加することを回避できます。 + - 1 つの workflow は、並行して実行される複数のプラグイントリガーで開始できます。並行分岐に同一の連続したノードが含まれている場合、共通セクションの前に[変数集約](/ja/use-dify/nodes/variable-aggregator)ノードを追加して分岐をマージできます。これにより、各分岐で同じノードを個別に重複して追加することを回避できます。 2. 既存のサブスクリプションを選択するか、[新しいサブスクリプションを作成](#新しいサブスクリプションを作成)します。 - **プラグイン**配下のプラグイン詳細パネルから、特定のサブスクリプションを使用しているワークフローの数を確認できます。 + **プラグイン**配下のプラグイン詳細パネルから、特定のサブスクリプションを使用している workflow の数を確認できます。 3. その他の必要な設定を行います。 @@ -38,6 +36,10 @@ title: プラグイントリガー ## 新しいサブスクリプションを作成 + + サブスクリプションは一度作成すると変更できません。変更するには、既存のサブスクリプションを削除して新しいサブスクリプションを作成してください。 + + トリガープラグインは、ワークスペースごとに最大 10 個のサブスクリプションをサポートします。 @@ -61,7 +63,7 @@ Dify は以下の 2 つの方法でサブスクリプション（Webhook）を サブスクリプションを作成する際は、利用可能なすべてのイベントを選択することをお勧めします。 - プラグイントリガーは、対応するイベントがリンクされたサブスクリプションに含まれている場合にのみ機能します。利用可能なすべてのイベントを選択すると、後でワークフローに追加するプラグイントリガーが同じサブスクリプションを使用でき、サブスクリプションを更新したり新しく作成したりする必要がなくなります。 + プラグイントリガーは、対応するイベントがリンクされたサブスクリプションに含まれている場合にのみ機能します。利用可能なすべてのイベントを選択すると、後で workflow に追加するプラグイントリガーが同じサブスクリプションを使用でき、別のサブスクリプションを作成する必要がなくなります。 @@ -90,7 +92,7 @@ Dify は以下の 2 つの方法でサブスクリプション（Webhook）を 3. サブスクリプション名を指定し、サブスクライブするイベントを選択し、その他の必要な設定を行います。 - 利用可能なすべてのイベントを選択することをお勧めしますが、後から**プラグイン**配下のプラグイン詳細パネルでいつでも選択を変更できます。 + 利用可能なすべてのイベントを選択することをお勧めします。 4. **作成**をクリックします。 @@ -111,7 +113,7 @@ Dify は以下の 2 つの方法でサブスクリプション（Webhook）を 4. サブスクリプション名を指定し、サブスクライブするイベントを選択し、その他の必要な設定を行います。 - 利用可能なすべてのイベントを選択することをお勧めしますが、後から**プラグイン**配下のプラグイン詳細パネルでいつでも選択を変更できます。 + 利用可能なすべてのイベントを選択することをお勧めします。 5. **作成**をクリックします。 @@ -136,7 +138,7 @@ Dify は以下の 2 つの方法でサブスクリプション（Webhook）を 3. サブスクリプション名を指定し、サブスクライブするイベントを選択し、その他の必要な設定を行います。 - 利用可能なすべてのイベントを選択することをお勧めしますが、後から**プラグイン**配下のプラグイン詳細パネルでいつでも選択を変更できます。 + 利用可能なすべてのイベントを選択することをお勧めします。 4. **作成**をクリックします。 @@ -181,4 +183,4 @@ Dify は以下の 2 つの方法でサブスクリプション（Webhook）を ## プラグイントリガーをテストする -未公開のプラグイントリガーをテストするには、まず**このステップ実行**をクリックするか、ワークフロー全体をテスト実行する必要があります。これによりトリガーがリスニング状態になり、外部イベントを監視できるようになります。そうしないと、イベントが発生してもトリガーはサブスクライブしたイベントをキャプチャしません。 \ No newline at end of file +未公開のプラグイントリガーをテストするには、まず**このステップ実行**をクリックするか、workflow 全体をテスト実行する必要があります。これによりトリガーがリスニング状態になり、外部イベントを監視できるようになります。そうしないと、イベントが発生してもトリガーはサブスクライブしたイベントをキャプチャしません。 \ No newline at end of file diff --git a/ja/use-dify/nodes/trigger/schedule-trigger.mdx b/ja/use-dify/nodes/trigger/schedule-trigger.mdx index 83ea1ad94..a46f13914 100644 --- a/ja/use-dify/nodes/trigger/schedule-trigger.mdx +++ b/ja/use-dify/nodes/trigger/schedule-trigger.mdx @@ -2,21 +2,21 @@ title: スケジュールトリガー --- - ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/use-dify/nodes/trigger/schedule-trigger)を参照してください。 - ## はじめに - - トリガーはワークフローアプリケーションでのみ利用可能です。 - - - 各ワークフローには最大1つのスケジュールトリガーを設定できます。 + トリガーは workflow アプリケーションでのみ利用可能です。 -スケジュールトリガーを使用すると、指定した時刻または間隔でワークフローを実行できます。これは、日次レポートの生成やスケジュールされた通知の送信など、繰り返し発生するタスクに最適です。 +スケジュールトリガーを使用すると、指定した時刻または間隔で workflow を実行できます。これは、日次レポートの生成やスケジュールされた通知の送信など、繰り返し発生するタスクに最適です。 ## スケジュールトリガーの追加 -ワークフローキャンバスで右クリックし、**ブロックを追加** > **始める** > **スケジュールトリガー** を選択します。 +workflow キャンバスで右クリックし、**ブロックを追加** > **始める** > **スケジュールトリガー** を選択します。 + + + 1 つの workflow は、並行して実行される複数のスケジュールトリガーで開始できます。並行分岐に同一の連続したノードが含まれている場合、共通セクションの前に[変数集約](/ja/use-dify/nodes/variable-aggregator)ノードを追加して分岐をマージできます。これにより、各分岐で同じノードを個別に重複して追加することを回避できます。 + ## スケジュールトリガーの設定 @@ -25,7 +25,7 @@ title: スケジュールトリガー 設定後、次の 5 回のスケジュール実行時刻を確認できます。 - スケジュールトリガーは出力変数を生成しませんが、ワークフローをトリガーするたびにシステム変数 `sys.timestamp`（各ワークフロー実行の開始時刻）を更新します。 + スケジュールトリガーは出力変数を生成しませんが、workflow をトリガーするたびにシステム変数 `sys.timestamp`（各 workflow 実行の開始時刻）を更新します。 ### ビジュアル設定を使用 @@ -42,7 +42,7 @@ title: スケジュールトリガー #### 標準フォーマット -Cron 式は、ワークフローの実行スケジュールを定義する文字列です。スペースで区切られた 5 つのフィールドで構成され、それぞれが異なる時間単位を表します。 +Cron 式は、workflow の実行スケジュールを定義する文字列です。スペースで区切られた 5 つのフィールドで構成され、それぞれが異なる時間単位を表します。 各フィールド間に 1 つのスペースがあることを確認してください。 @@ -59,14 +59,15 @@ Cron 式は、ワークフローの実行スケジュールを定義する文字 ``` + **日**と**曜日**の両方のフィールドが指定されている場合、トリガーは*どちらか*のフィールドに一致する日付でアクティブになります。 - - 例えば、`1 2 3 4 4` は、4 月 3 日*および* 4 月の毎週木曜日にワークフローをトリガーします。4 月 3 日が木曜日である場合に限定されません。 + + 例えば、`1 2 3 4 4` は、4 月 3 日*および* 4 月の毎週木曜日に workflow をトリガーします。4 月 3 日が木曜日である場合に限定されません。 #### 特殊文字 -| 文字 | 説明 | 例 | +|
文字
| 説明 | 例 | |:-----------|:-------------|:---------| | `*` | 「毎」を意味します。 | **時間**フィールドの `*` は「毎時」を意味します。 | | `,` | 複数の値を区切ります。 | **曜日**フィールドの `1,3,5` は「月曜日、水曜日、金曜日」を意味します。 | diff --git a/ja/use-dify/nodes/user-input.mdx b/ja/use-dify/nodes/user-input.mdx index abfafba3c..a34f4fbb6 100644 --- a/ja/use-dify/nodes/user-input.mdx +++ b/ja/use-dify/nodes/user-input.mdx @@ -1,18 +1,16 @@ --- title: "ユーザー入力" -description: "ワークフローとチャットフローアプリケーションを開始するためのユーザー入力を収集します" +description: "ワークフローとチャットフローアプリケーションのエントリーポイント" icon: "input-text" --- - ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/use-dify/nodes/user-input)を参照してください。 + ⚠️ このドキュメントは AI によって自動翻訳されています。不正確な点がある場合は、[英語版](/en/use-dify/nodes/user-input)を参照してください。 ## はじめに -ユーザー入力ノードでは、アプリケーションへの入力としてエンドユーザーから収集する内容を定義できます。 +ユーザー入力ノードは、アプリケーションの実行時にエンドユーザーから収集する情報を定義できる開始ノードの一種です。 -このノードで開始するアプリケーションは*オンデマンド*で実行され、直接的なユーザー操作または API 呼び出しによって開始できます。 - -これらのアプリケーションをスタンドアロンの Web アプリや MCP サーバーとして公開したり、バックエンドサービス API を介して公開したり、他の Dify アプリケーションでツールとして使用したりすることもできます。 +このノードで開始するアプリケーションは、直接的なユーザー操作または API 呼び出しによって開始される*オンデマンド*で実行されます。これらのアプリケーションをスタンドアロンの Web アプリや MCP サーバーとして公開したり、バックエンドサービス API を介して公開したり、他の Dify アプリケーションでツールとして使用したりすることもできます。 各アプリケーションキャンバスには、ユーザー入力ノードを 1 つだけ含めることができます。 @@ -36,16 +34,16 @@ icon: "input-text" ### カスタム -ユーザー入力ノードでカスタム入力フィールドを設定して、さまざまな種類のユーザー入力を収集できます。各フィールドは、下流のノードから参照できる変数になります。 +ユーザー入力ノードでカスタム入力フィールドを構成して、エンドユーザーから情報を収集できます。各フィールドは、ダウンストリームノードが参照できる変数になります。たとえば、変数名 `user_name` の入力フィールドを追加すると、ワークフロー全体で `{{user_name}}` として参照できます。 + +さまざまな種類のユーザー入力を処理するために、7 種類の入力フィールドから選択できます。 **ラベル名**はエンドユーザーに表示されます。 - チャットフローアプリケーションでは、任意のユーザー入力フィールドを**非表示**にして、エンドユーザーには見えないようにしつつ、チャットフロー内で参照可能な状態を維持できます。 - - **必須**フィールドは非表示にできないことに注意してください。 + チャットフローアプリケーションでは、任意の入力変数を**非表示**にして、エンドユーザーには見えないようにしつつ、チャットフロー内で参照可能な状態を維持できます。 #### テキスト入力 @@ -53,11 +51,11 @@ icon: "input-text" - 最大 256 文字を受け付けます。名前、メールアドレス、タイトル、または 1 行に収まる短いテキスト入力に使用します。 + 短いテキストフィールドは最大 256 文字を受け付けます。名前、メールアドレス、タイトル、または 1 行に収まる短いテキスト入力に使用します。 - 長さ制限なしの長文テキストを許可します。詳細な応答や説明のために、ユーザーに複数行のテキストエリアを提供します。 + 段落フィールドは長さ制限なしの長文テキストを許可します。詳細な応答や説明のために、ユーザーに複数行のテキストエリアを提供します。 @@ -66,21 +64,15 @@ icon: "input-text" - 事前定義されたオプションを含むドロップダウンメニューを表示します。ユーザーはリストされたオプションからのみ選択でき、データの一貫性を確保し、無効な入力を防ぎます。 + 選択フィールドは、事前定義されたオプションを含むドロップダウンメニューを表示します。ユーザーはリストされたオプションからのみ選択でき、データの一貫性を確保し、無効な入力を防ぎます。 - 数値のみに入力を制限します。数量、評価、ID、または数学的処理を必要とするデータに最適です。 + 数値フィールドは数値のみに入力を制限します—数量、評価、ID、または数学的処理を必要とするデータに最適です。 - シンプルなはい/いいえオプションを提供します。ユーザーがボックスをチェックすると、出力は `true` になり、それ以外の場合は `false` になります。確認や二者択一が必要な場合に使用します。 - - - - JSON オブジェクト形式のデータを受け付けます。複雑でネストされたデータ構造をアプリケーションに渡すのに最適です。 - - オプションで JSON スキーマを定義して、入力を検証し、ユーザーに期待されるデータ構造と検証要件を示すことができます。スキーマを定義すると、他のノードでオブジェクトの個々のプロパティを参照することもできます。 + チェックボックスフィールドは、シンプルなはい/いいえオプションを提供します。ユーザーがボックスをチェックすると、出力は `true` になります。それ以外の場合は `false` になります。確認や二者択一が必要な場合に使用します。 @@ -88,12 +80,11 @@ icon: "input-text" - ユーザーはデバイスまたはファイル URL を介して、サポートされている任意のタイプの 1 つのファイルをアップロードできます。アップロードされたファイルは、ファイルメタデータ（名前、サイズ、タイプなど）を含む変数として利用できます。 + 単一ファイルフィールドを使用すると、ユーザーはデバイスまたはファイル URL を介して、サポートされている任意のタイプの 1 つのファイルをアップロードできます。アップロードされたファイルは、ファイルメタデータ（名前、サイズ、タイプなど）を含む変数として利用できます。 - 一度に複数のファイルのアップロードをサポートします。ドキュメント、画像、その他のファイルのバッチを一緒に処理する場合に便利です。 - + ファイルリストフィールドは単一ファイルと同様に機能しますが、一度に複数のファイルのアップロードをサポートします。ドキュメント、画像、その他のファイルのバッチを一緒に処理する場合に便利です。 リスト演算子ノードを使用して、アップロードされたファイルリストから特定のファイルをフィルタリング、並べ替え、または抽出して、さらに処理することができます。 @@ -102,16 +93,16 @@ icon: "input-text" **ファイル処理** -ユーザー入力ノードはファイルを収集するだけで、コンテンツを読み取ったり解析したりしないため、アップロードされたファイルは後続のノードによって適切に処理される必要があります。例えば： +ユーザー入力ノードを介してアップロードされたファイルは、後続のノードによって適切に処理される必要があります。ユーザー入力ノードはファイルを収集するだけで、コンテンツを読み取ったり解析したりしません。 -- ドキュメントファイルは、LLM がそのコンテンツを理解できるように、テキスト抽出のためにドキュメント抽出器ノードにルーティングできます。 +したがって、ファイルコンテンツを抽出して処理するために特定のノードを接続する必要があります。例えば： +- ドキュメントファイルは、LLM がそのコンテンツを理解できるように、テキスト抽出のためにドキュメント抽出器ノードにルーティングできます。 - 画像は、ビジョン機能を持つ LLM ノードまたは専用の画像処理ツールノードに送信できます。 - - CSV や JSON などの構造化データファイルは、コードノードを使用して解析および変換できます。 - ユーザーが混在タイプの複数のファイル（画像とドキュメントなど）をアップロードする場合、リスト演算子ノードを使用してファイルタイプ別に分離してから、異なる処理ブランチにルーティングできます。 + ユーザーが混在タイプの複数のファイル（画像とドキュメントなど）をアップロードする場合、リスト演算子ノードを使用してファイルタイプ別に分離してから、適切な処理ブランチにルーティングできます。 ## 次のステップ @@ -119,7 +110,5 @@ icon: "input-text" ユーザー入力ノードを設定したら、収集したデータを処理する他のノードに接続できます。一般的なパターンには次のものがあります： - 入力を LLM ノードに送信して処理する。 - -- ナレッジ検索ノードを使用して、入力に関連する情報を検索する。 - -- If/Else ノードを使用して、入力に基づいて条件分岐を作成する。 \ No newline at end of file +- ナレッジ検索ノードを使用して、入力に基づいて関連情報を検索する。 +- 入力に基づいて条件ロジックを使用して実行パスを異なるブランチにルーティングする。 diff --git a/ja/use-dify/nodes/variable-aggregator.mdx b/ja/use-dify/nodes/variable-aggregator.mdx index 7efce6a75..0c7db92c0 100644 --- a/ja/use-dify/nodes/variable-aggregator.mdx +++ b/ja/use-dify/nodes/variable-aggregator.mdx @@ -6,6 +6,7 @@ icon: "merge" ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/use-dify/nodes/variable-aggregator)を参照してください。 + 変数アグリゲーターノードは、異なる実行パスからの変数を単一の統一された出力に結合します。複数のブランチが類似の出力を生成する場合、このノードは一つの一貫した変数参照を作成することで、下流での重複処理の必要性を排除します。 ## 分岐の問題 @@ -51,10 +52,9 @@ icon: "merge" **同一型ルール** - すべての集約された変数は同じデータ型である必要があります。最初の変数（例：文字列）を接続すると、ノードは他のブランチから同じ型の変数のみを受け入れます。 **サポートされる型：** -- **文字列** - 異なる処理ブランチからのテキスト出力 +- **文字列** - 異なる処理力 - **数値** - 数値計算、スコア、または測定値 - **オブジェクト** - 類似のスキーマを持つ構造化データオブジェクト -- **ブール値** - True/false値 - **配列** - リスト、コレクション、または複数の結果 ### 出力動作 @@ -67,4 +67,24 @@ icon: "merge" 高度なワークフロー（v0.6.10+）では、複数の変数グループを同時に集約できます。各グループは独自の型制約を維持し、同一ノード内で異なるデータ型を並行して集約することができます。 -これは、ブランチが複数の関連する出力を生成し、それらを個別に結合する必要がある場合に便利です - たとえば、異なる処理パスからのテキスト要約と数値スコアの両方を集約する場合です。 \ No newline at end of file +これは、ブランチが複数の関連する出力を生成し、それらを個別に結合する必要がある場合に便利です - たとえば、異なる処理パスからのテキスト要約と数値スコアの両方を集約する場合です。 + +## 一般的な使用例 + +**マルチカテゴリ処理** - 異なるコンテンツタイプには専用の処理が必要ですが、共通の下流ロジックに供給される類似の出力を生成します。 + +**条件付きデータソース** - 異なる条件が異なる知識検索やAPI呼び出しをトリガーしますが、すべての結果には同じ最終処理が必要です。 + +**ブランチ結果の統合** - 複雑な分岐ロジックがさまざまな出力を生成しますが、最終的には統一された処理が必要です。 + +**エラー処理** - メイン処理とフォールバックブランチが異なるが互換性のある結果を生成し、下流ノードが一貫して処理できます。 + +## ベストプラクティス + +**データ型の計画** - 変数アグリゲーターに接続する前に、すべてのブランチが互換性のあるデータ型を生成することを確認します。 + +**一貫した出力構造** - オブジェクトや配列を集約する際は、予測可能な下流処理のためにすべてのブランチで一貫した構造を維持します。 + +**説明的な名前を使用** - 集約された変数には、複数の可能なソースからの結果を含むことを明確に示す名前を付けます。 + +**すべてのブランチをテスト** - 各可能な実行パスが、集約時に正しく動作する有効な出力を生成することを確認します。 diff --git a/ja/use-dify/nodes/variable-assigner.mdx b/ja/use-dify/nodes/variable-assigner.mdx index c05106c60..8f8e58e4f 100644 --- a/ja/use-dify/nodes/variable-assigner.mdx +++ b/ja/use-dify/nodes/variable-assigner.mdx @@ -6,7 +6,8 @@ icon: "pen-to-square" ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/use-dify/nodes/variable-assigner)を参照してください。 -変数アサイナーノードは、会話変数への書き込み（さまざまなタイプの変数については[こちら](/ja/use-dify/getting-started/key-concepts#変数)を参照）によってチャットフローアプリケーションの永続的なデータを管理します。各実行でリセットされる通常のワークフロー変数とは異なり、会話変数はチャットセッション全体を通じて持続します。 + +変数アサイナーノードは、会話変数への書き込み（さまざまなタイプの変数については[こちら](jp/use-dify/getting-started/key-concepts#variables)を参照）によってチャットフローアプリケーションの永続的なデータを管理します。各実行でリセットされる通常のワークフロー変数とは異なり、会話変数はチャットセッション全体を通じて持続します。 変数アサイナーのインターフェース @@ -39,64 +40,52 @@ icon: "pen-to-square" 異なる変数タイプは、そのデータ構造に基づいて異なる操作をサポートします： - - - **上書き** - 別の文字列変数で置き換える + + **上書き** - 文字列値全体を新しいコンテンツで置き換える - - **クリア** - 現在の値を削除する + **クリア** - 変数を空にし、nullまたは空白に設定する - - **設定** - 固定値を手動で割り当てる + **設定** - 固定値を手動で入力する - - - **上書き** - 別の数値変数で置き換える + + **上書き** - 数値を完全に置き換える - - **クリア** - 現在の値を削除する + **クリア** - nullまたは空の状態に設定する - - **設定** - 固定値を手動で割り当てる + **設定** - 特定の数値を手動で入力する - - **算術演算** - 現在の値に対して別の数値で加算、減算、乗算、除算を行う - - - - - **上書き** - 別のブール変数で置き換える - - - **クリア** - 現在の値を削除する - - - **設定** - 固定値を手動で割り当てる + **算術演算** - 現在の値に対して加算、減算、乗算、除算を行う - - - **上書き** - 別のオブジェクト変数で置き換える + + **上書き** - オブジェクト全体を新しいデータで置き換える - - **クリア** - 現在の値を削除する + **クリア** - オブジェクトを空にし、すべてのプロパティを削除する - - **設定** - オブジェクトの構造と値を手動で定義する + **設定** - オブジェクトの構造と値を手動で定義する - - - **上書き** - 同じタイプの別の配列変数で置き換える + + **上書き** - 配列全体を新しいデータで置き換える - - **クリア** - 配列からすべての要素を削除する + **クリア** - 配列を空にし、すべての要素を削除する - - **追加** - 配列の最後に1つの要素を追加する + **追加** - 配列の最後に1つの項目を追加する - - **拡張** - 同じタイプの別の配列からすべての要素を追加する + **拡張** - 他の配列から複数の項目を追加する - - **最初/最後を削除** - 配列から最初または最後の要素を削除する - - - 配列操作は、時間の経過とともに成長するメモリシステム、チェックリスト、会話履歴の構築において特に強力です。 - - + **削除** - 最初または最後の位置から項目を削除する +配列操作は、時間の経過とともに成長するメモリシステム、チェックリスト、会話履歴の構築において特に強力です。 ## 一般的な実装パターン ### スマートメモリシステム -会話から重要な情報を自動的に検出・保存するチャットボットを構築： +会話から重要な情報を自動的に検出・ スマートメモリの実装 @@ -112,7 +101,7 @@ icon: "pen-to-square" ユーザー設定ワークフロー -**上書き**モードを使用してユーザー入力から初期設定をキャプチャし、パーソナライズされたインタラクションのために後続のすべてのLLMレスポンスでそれらを参照します。 +**上書き**モードを使用してユーザー入力から初期設定をキャプチャし、パーソナライズされたインタラクションのために後続のすべての大規模言語モデルレスポンスでそれらを参照します。 ### 段階的チェックリスト @@ -122,4 +111,16 @@ icon: "pen-to-square" 段階的チェックリストワークフロー -配列会話変数を使用して完了した項目を追跡します。変数アサイナーは各ターンでチェックリストを更新し、LLMはそれを参照してユーザーを残りのタスクを通じてガイドします。 +配列会話変数を使用して完了した項目を追跡します。変数アサイナーは各ターンでチェックリストを更新し、大規模言語モデルはそれを参照してユーザーを残りのタスクを通じてガイドします。 + +## ベストプラクティス + +**適切なデータタイプを選択** - 成長するコレクションには配列を、構造化データにはオブジェクトを、単一値には単純型を使用する。 + +**説明的な変数名を使用** - 会話変数の目的と内容を示すように明確に命名する。 + +**データの成長を処理** - 長い会話での過度なメモリ使用を防ぐため、配列とオブジェクトのサイズを監視する。 + +**変数を初期化** - 未定義の動作を防ぐため、会話変数に初期値を設定する。 + +**適切な場合にクリア** - 新しいプロセスやセッションを開始する際に変数をリセットするためにクリア操作を使用する。 diff --git a/ja/use-dify/workspace/api-extension/api-extension.mdx b/ja/use-dify/workspace/api-extension/api-extension.mdx deleted file mode 100644 index d1aba75ce..000000000 --- a/ja/use-dify/workspace/api-extension/api-extension.mdx +++ /dev/null @@ -1,262 +0,0 @@ ---- -title: API 拡張 -sidebarTitle: 概要 ---- - -開発者は API 拡張モジュール機能を使用してモジュール機能を拡張できます。現在、以下のモジュール拡張がサポートされています: - -* `moderation` センシティブコンテンツ審査 -* `external_data_tool` 外部データツール - -モジュール機能を拡張する前に、API と認証用の API Key を準備する必要があります。 - -対応するモジュール機能を開発する必要があるだけでなく、Dify が API を正しく呼び出せるように、以下の仕様に従う必要があります。 - -## API 仕様 - -Dify は以下の仕様でインターフェースを呼び出します: - -``` -POST {Your-API-Endpoint} -``` - -### Header - -| Header | Value | Desc | -| --------------- | ----------------- | --------------------------------------------------------------------- | -| `Content-Type` | application/json | リクエストコンテンツは JSON 形式です。 | -| `Authorization` | Bearer {api_key} | API Key はトークン形式で送信されます。この `api_key` を解析し、提供された API Key と一致することを確認して、インターフェースのセキュリティを確保する必要があります。 | - -### Request Body - -``` -{ - "point": string, // 拡張ポイント、異なるモジュールには複数の拡張ポイントが含まれる場合があります - "params": { - ... // 各モジュール拡張ポイントに渡されるパラメータ - } -} -``` - -### API レスポンス - -``` -{ - ... // API が返すコンテンツ、異なる拡張ポイントのレスポンスについては各モジュールの仕様設計を参照してください -} -``` - -## 検証 - -Dify で API-based Extension を設定する際、Dify は API の可用性を確認するために API Endpoint にリクエストを送信します。 - -API Endpoint が `point=ping` を受信したとき、インターフェースは `result=pong` を返す必要があります。具体的には以下の通りです: - -### Header - -``` -Content-Type: application/json -Authorization: Bearer {api_key} -``` - -### Request Body - -``` -{ - "point": "ping" -} -``` - -### API 期待レスポンス - -``` -{ - "result": "pong" -} -``` - -## サンプル - -ここでは外部データツールを例として、地域に基づいて外部の天気情報をコンテキストとして取得するシナリオを示します。 - -### API サンプル - -``` -POST https://fake-domain.com/api/dify/receive -``` - -**Header** - -``` -Content-Type: application/json -Authorization: Bearer 123456 -``` - -**Request Body** - -``` -{ - "point": "app.external_data_tool.query", - "params": { - "app_id": "61248ab4-1125-45be-ae32-0ce91334d021", - "tool_variable": "weather_retrieve", - "inputs": { - "location": "London" - }, - "query": "How's the weather today?" - } -} -``` - -**API レスポンス** - -``` -{ - "result": "City: London\nTemperature: 10°C\nRealFeel®: 8°C\nAir Quality: Poor\nWind Direction: ENE\nWind Speed: 8 km/h\nWind Gusts: 14 km/h\nPrecipitation: Light rain" -} -``` - -### コードサンプル - -コードは Python FastAPI フレームワークに基づいています。 - -1. 依存関係をインストール - - ``` - pip install fastapi[all] uvicorn - ``` -2. インターフェース仕様に従ってコードを記述 - - ``` - from fastapi import FastAPI, Body, HTTPException, Header - from pydantic import BaseModel - - app = FastAPI() - - - class InputData(BaseModel): - point: str - params: dict = {} - - - @app.post("/api/dify/receive") - async def dify_receive(data: InputData = Body(...), authorization: str = Header(None)): - """ - Receive API query data from Dify. - """ - expected_api_key = "123456" # TODO Your API key of this API - auth_scheme, _, api_key = authorization.partition(' ') - - if auth_scheme.lower() != "bearer" or api_key != expected_api_key: - raise HTTPException(status_code=401, detail="Unauthorized") - - point = data.point - - # for debug - print(f"point: {point}") - - if point == "ping": - return { - "result": "pong" - } - if point == "app.external_data_tool.query": - return handle_app_external_data_tool_query(params=data.params) - # elif point == "{point name}": - # TODO other point implementation here - - raise HTTPException(status_code=400, detail="Not implemented") - - - def handle_app_external_data_tool_query(params: dict): - app_id = params.get("app_id") - tool_variable = params.get("tool_variable") - inputs = params.get("inputs") - query = params.get("query") - - # for debug - print(f"app_id: {app_id}") - print(f"tool_variable: {tool_variable}") - print(f"inputs: {inputs}") - print(f"query: {query}") - - # TODO your external data tool query implementation here, - # return must be a dict with key "result", and the value is the query result - if inputs.get("location") == "London": - return { - "result": "City: London\nTemperature: 10°C\nRealFeel®: 8°C\nAir Quality: Poor\nWind Direction: ENE\nWind " - "Speed: 8 km/h\nWind Gusts: 14 km/h\nPrecipitation: Light rain" - } - else: - return {"result": "Unknown city"} - ``` -3. API サービスを起動します。デフォルトポートは 8000 で、完全な API アドレスは `http://127.0.0.1:8000/api/dify/receive`、設定された API Key は `123456` です。 - - ``` - uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 - ``` -4. Dify でこの API を設定します。 - -5. App でこの API 拡張を選択します。 - -App のデバッグ時、Dify は設定された API にリクエストを送信し、以下の内容を送信します（サンプル）: - -``` -{ - "point": "app.external_data_tool.query", - "params": { - "app_id": "61248ab4-1125-45be-ae32-0ce91334d021", - "tool_variable": "weather_retrieve", - "inputs": { - "location": "London" - }, - "query": "How's the weather today?" - } -} -``` - -API レスポンスは: - -``` -{ - "result": "City: London\nTemperature: 10°C\nRealFeel®: 8°C\nAir Quality: Poor\nWind Direction: ENE\nWind Speed: 8 km/h\nWind Gusts: 14 km/h\nPrecipitation: Light rain" -} -``` - -## ローカルデバッグ - -Dify クラウド版では内部ネットワークの API サービスにアクセスできないため、ローカルで API サービスをデバッグするために、[Ngrok](https://ngrok.com) を使用して API サービスのエンドポイントを公開ネットワークに公開し、クラウドでローカルコードをデバッグできるようにします。操作手順: - -1. [https://ngrok.com](https://ngrok.com) の公式サイトにアクセスし、登録して Ngrok ファイルをダウンロードします。 - - ![Download](https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/zh_CN/guides/extension/api-based-extension/c44d6cc5425508daac8d31bc4af113df.png) - -2. ダウンロード完了後、ダウンロードディレクトリに移動し、以下の説明に従って圧縮ファイルを解凍し、説明の初期化スクリプトを実行します。 - ```Shell - unzip /path/to/ngrok.zip - ./ngrok config add-authtoken あなたのToken - ``` -3. ローカル API サービスのポートを確認します: - - ![ポート確認](https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/zh_CN/guides/extension/api-based-extension/7ac8ee0f0955f36255e0261b36499db7.png) - - そして、以下のコマンドを実行して起動します: - - ```Shell - ./ngrok http ポート番号 - ``` - - 起動成功のサンプルは以下の通りです: - - ![Ngrok 起動](https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/zh_CN/guides/extension/api-based-extension/2b4adbe0bb1ff203da521ea6eea401f8.png) - -4. Forwarding の中から、上図のように `https://177e-159-223-41-52.ngrok-free.app`（これはサンプルドメインです、自分のものに置き換えてください）が公開ネットワークドメインです。 - -上記のサンプルに従って、ローカルで既に起動されているサービスエンドポイントを公開し、コードサンプルのインターフェース `http://127.0.0.1:8000/api/dify/receive` を `https://177e-159-223-41-52.ngrok-free.app/api/dify/receive` に置き換えます。 - -この API エンドポイントは公開ネットワークでアクセス可能になります。これで、Dify でこの API エンドポイントを設定してローカルコードをデバッグできます。設定手順については、[外部データツール](/ja/use-dify/workspace/api-extension/external-data-tool-api-extension) を参照してください。 - -## Cloudflare Workers を使用した API 拡張のデプロイ - -API 拡張をデプロイするには Cloudflare Workers の使用をお勧めします。Cloudflare Workers は簡単に公開ネットワークアドレスを提供でき、無料で使用できます。 - -詳細な説明については、[Cloudflare Workers を使用した API 拡張のデプロイ](/ja/use-dify/workspace/api-extension/cloudflare-worker) を参照してください。 diff --git a/ja/use-dify/workspace/api-extension/cloudflare-worker.mdx b/ja/use-dify/workspace/api-extension/cloudflare-worker.mdx deleted file mode 100644 index decc1237f..000000000 --- a/ja/use-dify/workspace/api-extension/cloudflare-worker.mdx +++ /dev/null @@ -1,131 +0,0 @@ ---- -title: Cloudflare Workers を使用した API 拡張のデプロイ ---- - -## はじめに - -Dify API 拡張は API Endpoint としてアクセス可能な公開ネットワークアドレスを使用する必要があるため、API 拡張を公開ネットワークアドレスにデプロイする必要があります。 - -ここでは Cloudflare Workers を使用して API 拡張をデプロイします。 - -[Example GitHub Repository](https://github.com/crazywoola/dify-extension-workers) をクローンします。このリポジトリには簡単な API 拡張が含まれており、これをベースに変更できます。 - -```bash -git clone https://github.com/crazywoola/dify-extension-workers.git -cp wrangler.toml.example wrangler.toml -``` - -`wrangler.toml` ファイルを開き、`name` と `compatibility_date` をアプリケーション名と互換性日付に変更します。 - -ここで注意が必要な設定は、`vars` 内の `TOKEN` です。Dify で API 拡張を追加する際に、この Token を入力する必要があります。セキュリティ上の理由から、Token としてランダムな文字列を使用することをお勧めします。ソースコードに直接 Token を書き込むのではなく、環境変数を使用して Token を渡すべきです。そのため、wrangler.toml をコードリポジトリにコミットしないでください。 - -```toml -name = "dify-extension-example" -compatibility_date = "2023-01-01" - -[vars] -TOKEN = "bananaiscool" -``` - -この API 拡張はランダムな Breaking Bad の名言を返します。`src/index.ts` でこの API 拡張のロジックを変更できます。この例は、サードパーティ API とのやり取り方法を示しています。 - -```typescript -// ⬇️ implement your logic here ⬇️ -// point === "app.external_data_tool.query" -// https://api.breakingbadquotes.xyz/v1/quotes -const count = params?.inputs?.count ?? 1; -const url = `https://api.breakingbadquotes.xyz/v1/quotes/${count}`; -const result = await fetch(url).then(res => res.text()) -// ⬆️ implement your logic here ⬆️ -``` - -このリポジトリはビジネスロジック以外のすべての設定を簡略化しています。`npm` コマンドを直接使用して API 拡張をデプロイできます。 - -```bash -npm install -npm run deploy -``` - -デプロイが成功すると、公開ネットワークアドレスが取得できます。このアドレスを Dify の API Endpoint として追加できます。`endpoint` パスを忘れないでください。このパスの具体的な定義は `src/index.ts` で確認できます。 - -![Dify で API Endpoint を追加](https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/zh_CN/guides/extension/api-based-extension/9433a486a441713ade6270e9dc6c0544.png) - -また、`npm run dev` コマンドを使用してローカルにデプロイしてテストすることもできます。 - -```bash -npm install -npm run dev -``` - -関連する出力: - -```bash -$ npm run dev -> dev -> wrangler dev src/index.ts - - ⛅️ wrangler 3.99.0 -------------------- - -Your worker has access to the following bindings: -- Vars: - - TOKEN: "ban****ool" -⎔ Starting local server... -[wrangler:inf] Ready on http://localhost:58445 -``` - -その後、Postman などのツールを使用してローカルインターフェースをデバッグできます。 - -## Bearer Auth について - -```typescript -import { bearerAuth } from "hono/bearer-auth"; - -(c, next) => { - const auth = bearerAuth({ token: c.env.TOKEN }); - return auth(c, next); -}, -``` - -Bearer 検証ロジックは上記のコードにあります。`hono/bearer-auth` パッケージを使用して Bearer 検証を実装しています。`src/index.ts` で `c.env.TOKEN` を使用して Token を取得できます。 - -## パラメータ検証について - -```typescript -import { z } from "zod"; -import { zValidator } from "@hono/zod-validator"; - -const schema = z.object({ - point: z.union([ - z.literal("ping"), - z.literal("app.external_data_tool.query"), - ]), // Restricts 'point' to two specific values - params: z - .object({ - app_id: z.string().optional(), - tool_variable: z.string().optional(), - inputs: z.record(z.any()).optional(), - query: z.any().optional(), // string or null - }) - .optional(), -}); - -``` - -ここでは `zod` を使用してパラメータの型を定義しています。`src/index.ts` で `zValidator` を使用してパラメータを検証できます。`const { point, params } = c.req.valid("json");` で検証済みパラメータを取得します。 - -ここでの `point` は 2 つの値しかないため、`z.union` を使用して定義しています。`params` はオプションのパラメータなので、`z.optional` を使用して定義しています。その中には `inputs` パラメータがあり、これは `Record` 型です。この型は、キーが string で値が any のオブジェクトを表します。この型は任意のオブジェクトを表すことができます。`src/index.ts` で `params?.inputs?.count` を使用して `count` パラメータを取得できます。 - -## Cloudflare Workers のログを取得 - -```bash -wrangler tail -``` - ---- - -**参考資料** - -* [Cloudflare Workers](https://workers.cloudflare.com/) -* [Cloudflare Workers CLI](https://developers.cloudflare.com/workers/cli-wrangler/install-update) -* [Example GitHub Repository](https://github.com/crazywoola/dify-extension-workers) diff --git a/ja/use-dify/workspace/api-extension/external-data-tool-api-extension.mdx b/ja/use-dify/workspace/api-extension/external-data-tool-api-extension.mdx deleted file mode 100644 index c9ab60812..000000000 --- a/ja/use-dify/workspace/api-extension/external-data-tool-api-extension.mdx +++ /dev/null @@ -1,63 +0,0 @@ ---- -title: 外部データツール ---- - -AI アプリケーションを作成する際、開発者は [API 拡張](/ja/use-dify/workspace/api-extension/api-extension) を通じて外部ツールを使用して追加データを取得し、それを Prompt に組み込んで LLM の追加情報として使用できます。 - -## 拡張ポイント - -`app.external_data_tool.query`：アプリケーション外部データツールクエリ拡張ポイント。 - -この拡張ポイントは、エンドユーザーが入力したアプリケーション変数の内容と会話入力内容（会話型アプリケーションの固定パラメータ）をパラメータとして API に渡します。 - -開発者は対応するツールのクエリロジックを実装し、文字列型のクエリ結果を返す必要があります。 - -### Request Body - -``` -{ - "point": "app.external_data_tool.query", // 拡張ポイントタイプ、ここでは app.external_data_tool.query に固定 - "params": { - "app_id": string, // アプリケーション ID - "tool_variable": string, // 外部データツール変数名、対応する変数ツール呼び出しのソースを示す - "inputs": { // エンドユーザーが渡した変数値、key は変数名、value は変数値 - "var_1": "value_1", - "var_2": "value_2", - ... - }, - "query": string | null // エンドユーザーの現在の会話入力内容、会話型アプリケーションの固定パラメータ。 - } -} -``` - -**例**: - - ``` - { - "point": "app.external_data_tool.query", - "params": { - "app_id": "61248ab4-1125-45be-ae32-0ce91334d021", - "tool_variable": "weather_retrieve", - "inputs": { - "location": "London" - }, - "query": "How's the weather today?" - } - } - ``` - -### API レスポンス - -``` -{ - "result": string -} -``` - -**例**: - - ``` - { - "result": "City: London\nTemperature: 10°C\nRealFeel®: 8°C\nAir Quality: Poor\nWind Direction: ENE\nWind Speed: 8 km/h\nWind Gusts: 14 km/h\nPrecipitation: Light rain" - } - ``` diff --git a/ja/use-dify/workspace/api-extension/moderation-api-extension.mdx b/ja/use-dify/workspace/api-extension/moderation-api-extension.mdx deleted file mode 100644 index 9cbb09549..000000000 --- a/ja/use-dify/workspace/api-extension/moderation-api-extension.mdx +++ /dev/null @@ -1,254 +0,0 @@ ---- -title: センシティブコンテンツ審査 ---- - -このモジュールは、アプリケーション内でエンドユーザーが入力したコンテンツと LLM が出力したコンテンツを審査するために使用され、2 つの拡張ポイントタイプに分かれています。 - -## 拡張ポイント - -* `app.moderation.input`：エンドユーザー入力コンテンツ審査拡張ポイント - * エンドユーザーが渡した変数内容と会話型アプリケーションの会話入力内容を審査するために使用されます。 -* `app.moderation.output`：LLM 出力コンテンツ審査拡張ポイント - * LLM が出力したコンテンツを審査するために使用されます。 - * LLM の出力がストリーミングの場合、出力内容は 100 文字を 1 セグメントとして API にリクエストされ、出力内容が長い場合の審査の遅延を可能な限り回避します。 - -### app.moderation.input - -Chatflow、Agent、チャットアシスタントなどのアプリケーションで**コンテンツ審査 > 入力コンテンツを審査**が有効になっている場合、Dify は対応する API 拡張に以下の HTTP POST リクエストを送信します: - -#### Request Body - -``` -{ - "point": "app.moderation.input", // 拡張ポイントタイプ、ここでは app.moderation.input に固定 - "params": { - "app_id": string, // アプリケーション ID - "inputs": { // エンドユーザーが渡した変数値、key は変数名、value は変数値 - "var_1": "value_1", - "var_2": "value_2", - ... - }, - "query": string | null // エンドユーザーの現在の会話入力内容、会話型アプリケーションの固定パラメータ。 - } -} -``` - -**例**: - - ``` - { - "point": "app.moderation.input", - "params": { - "app_id": "61248ab4-1125-45be-ae32-0ce91334d021", - "inputs": { - "var_1": "I will kill you.", - "var_2": "I will fuck you." - }, - "query": "Happy everydays." - } - } - ``` - -#### API レスポンス仕様 - -``` -{ - "flagged": bool, // 検証ルールに違反しているかどうか - "action": string, // アクション、direct_output は事前設定された回答を直接出力; overridden は入力変数値を上書き - "preset_response": string, // 事前設定された回答（action=direct_output の場合にのみ返される） - "inputs": { // エンドユーザーが渡した変数値、key は変数名、value は変数値（action=overridden の場合にのみ返される） - "var_1": "value_1", - "var_2": "value_2", - ... - }, - "query": string | null // 上書きされたエンドユーザーの現在の会話入力内容、会話型アプリケーションの固定パラメータ。（action=overridden の場合にのみ返される） -} -``` - -**例**: - - * `action=direct_output` - ``` - { - "flagged": true, - "action": "direct_output", - "preset_response": "Your content violates our usage policy." - } - ``` - * `action=overridden` - ``` - { - "flagged": true, - "action": "overridden", - "inputs": { - "var_1": "I will *** you.", - "var_2": "I will *** you." - }, - "query": "Happy everydays." - } - ``` - -### app.moderation.output - -Chatflow、Agent、チャットアシスタントなどのアプリケーションで**コンテンツ審査 > 出力コンテンツを審査**が有効になっている場合、Dify は対応する API 拡張に以下の HTTP POST リクエストを送信します: - -#### Request Body - -``` -{ - "point": "app.moderation.output", // 拡張ポイントタイプ、ここでは app.moderation.output に固定 - "params": { - "app_id": string, // アプリケーション ID - "text": string // LLM 応答内容。LLM の出力がストリーミングの場合、ここでは 100 文字を 1 セグメントとした内容。 - } -} -``` - -**例**: - ``` - { - "point": "app.moderation.output", - "params": { - "app_id": "61248ab4-1125-45be-ae32-0ce91334d021", - "text": "I will kill you." - } - } - ``` - -#### API レスポンス - -``` -{ - "flagged": bool, // 検証ルールに違反しているかどうか - "action": string, // アクション、direct_output は事前設定された回答を直接出力; overridden は入力変数値を上書き - "preset_response": string, // 事前設定された回答（action=direct_output の場合にのみ返される） - "text": string // 上書きされた LLM 応答内容。（action=overridden の場合にのみ返される） -} -``` - -**例**: - - * `action=direct_output` - ``` - { - "flagged": true, - "action": "direct_output", - "preset_response": "Your content violates our usage policy." - } - ``` - * `action=overridden` - ``` - { - "flagged": true, - "action": "overridden", - "text": "I will *** you." - } - ``` - -## コードサンプル -以下は、Cloudflare にデプロイ可能な `src/index.ts` コードの一部です。（Cloudflare の完全な使用方法については [このドキュメント](/ja/use-dify/workspace/api-extension/cloudflare-worker) を参照してください） - -コードの動作原理はキーワードマッチングを行い、Input（ユーザーが入力したコンテンツ）および Output（大規模モデルが返したコンテンツ）をフィルタリングすることです。ユーザーは必要に応じてマッチングロジックを変更できます。 -``` -import { Hono } from "hono"; -import { bearerAuth } from "hono/bearer-auth"; -import { z } from "zod"; -import { zValidator } from "@hono/zod-validator"; -import { generateSchema } from '@anatine/zod-openapi'; - -type Bindings = { - TOKEN: string; -}; - -const app = new Hono<{ Bindings: Bindings }>(); - -// API フォーマット検証 ⬇️ -const schema = z.object({ - point: z.union([ - z.literal("ping"), - z.literal("app.external_data_tool.query"), - z.literal("app.moderation.input"), - z.literal("app.moderation.output"), - ]), // Restricts 'point' to two specific values - params: z - .object({ - app_id: z.string().optional(), - tool_variable: z.string().optional(), - inputs: z.record(z.any()).optional(), - query: z.any(), - text: z.any() - }) - .optional(), -}); - - -// Generate OpenAPI schema -app.get("/", (c) => { - return c.json(generateSchema(schema)); -}); - -app.post( - "/", - (c, next) => { - const auth = bearerAuth({ token: c.env.TOKEN }); - return auth(c, next); - }, - zValidator("json", schema), - async (c) => { - const { point, params } = c.req.valid("json"); - if (point === "ping") { - return c.json({ - result: "pong", - }); - } - // ⬇️ impliment your logic here ⬇️ - // point === "app.external_data_tool.query" - else if (point === "app.moderation.input"){ - // 入力チェック ⬇️ - const inputkeywords = ["入力フィルターテスト1", "入力フィルターテスト2", "入力フィルターテスト3"]; - - if (inputkeywords.some(keyword => params.query.includes(keyword))) - { - return c.json({ - "flagged": true, - "action": "direct_output", - "preset_response": "入力に違法コンテンツが含まれています。別の質問で試してください!" - }); - } else { - return c.json({ - "flagged": false, - "action": "direct_output", - "preset_response": "入力は正常です" - }); - } - // 入力チェック完了 - } - - else { - // 出力チェック ⬇️ - const outputkeywords = ["出力フィルターテスト1", "出力フィルターテスト2", "出力フィルターテスト3"]; - - if (outputkeywords.some(keyword => params.text.includes(keyword))) - { - return c.json({ - "flagged": true, - "action": "direct_output", - "preset_response": "出力にセンシティブコンテンツが含まれており、システムによってフィルタリングされました。別の質問で試してください!" - }); - } - - else { - return c.json({ - "flagged": false, - "action": "direct_output", - "preset_response": "出力は正常です" - }); - }; - } - // 出力チェック完了 - } -); - -export default app; - -``` diff --git a/ja/use-dify/workspace/model-providers.mdx b/ja/use-dify/workspace/model-providers.mdx index 4b45461c5..a23b047a6 100644 --- a/ja/use-dify/workspace/model-providers.mdx +++ b/ja/use-dify/workspace/model-providers.mdx @@ -1,11 +1,12 @@ --- title: "モデルプロバイダー" -description: "ワークスペースのAIモデルアクセスを設定—すべてのアプリケーションを支える基盤" +description: "Configure AI model access for your workspace—the foundation that powers all your applications" icon: "brain-arrow-curved-right" --- ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/use-dify/workspace/model-providers)を参照してください。 + モデルプロバイダーは、ワークスペースにAIモデルへのアクセスを提供します。構築するすべてのアプリケーションには動作するためのモデルが必要であり、ワークスペースレベルでプロバイダーを設定することで、すべてのチームメンバーがすべてのプロジェクトでモデルを使用できます。 ## システムプロバイダー vs カスタムプロバイダー @@ -45,9 +46,9 @@ icon: "brain-arrow-curved-right" - Anthropic (Claude) - Google (Gemini) - Cohere -- Ollama経由のローカルモデル +- Ollama経由のローカルモデル推論 -**埋め込みモデル:** +**テキスト埋め込みモデル:** - OpenAI Embeddings - Cohere Embeddings - Azure OpenAI @@ -66,7 +67,7 @@ icon: "brain-arrow-curved-right" **オプション:** Azure OpenAIまたはプロキシ用のカスタムベースURL、組織スコープ使用のための組織ID - **利用可能なモデル:** GPT-4, GPT-3.5-turbo, DALL-E, Whisper, テキスト埋め込み + **利用可能なモデル:** GPT-4, GPT, テキスト埋め込み @@ -84,6 +85,7 @@ icon: "brain-arrow-curved-right" + ## モデルの認証情報を管理 モデルプロバイダーの定義済みモデルやカスタムモデルに対して、複数の認証情報を追加し、それらの認証情報の切り替え、削除、変更を簡単に行うことができます。 @@ -158,10 +160,10 @@ icon: "brain-arrow-curved-right" -## モデルのロードバランシングを設定 +## 負荷分散の構成 -ロードバランシングは有料機能です。[SaaS有料プランのサブスクリプションまたはエンタープライズ版の購入](https://dify.ai/pricing)によって有効化できます。 +ロードバランシングは有料機能です。[SaaS有料プランのサブスクリプションまたはエンタープライズ版の購入](https://dify.ai/jp/pricing)によって有効化できます。 モデルプロバイダーは通常、安定性と公平な利用を確保するため、特定の時間枠内でのAPIアクセスにレート制限を設けています。エンタープライズアプリケーションでは、単一の認証情報に対して大量の同時リクエストが発生すると、この制限に容易に達してしまい、ユーザーアクセスが中断される可能性があります。 @@ -176,19 +178,19 @@ Difyはロードバランシングにラウンドロビン方式を採用して 2. ロードバランシングプールで **認証情報を追加する** をクリックし、既存の認証情報を選択するか、新しい認証情報を追加します。 - - **デフォルトの設定** は、そのモデルに現在指定されているデフォルトの認証情報を指します。 - + +**デフォルトの設定** は、そのモデルに現在指定されているデフォルトの認証情報を指します。 + - - 特定の認証情報がより高いクォータを持つ、またはより優れたパフォーマンスを示す場合は、その認証情報を複数回追加することでロードバランシングにおける重みを増し、より多くのリクエストを処理させることができます。 - + +特定の認証情報がより高いクォータを持つ、またはより優れたパフォーマンスを示す場合は、その認証情報を複数回追加することでロードバランシングにおける重みを増し、より多くのリクエストを処理させることができます。 + - Add credentials for load balancing +![Add credentials for load balancing](/images/add_load_balancing_credential.png) 3. 負荷分散プールで少なくとも2つの認証情報を有効にし、**保存** をクリックします。負荷分散が有効になったモデルには、特別なアイコンが表示されます。 - ![Load balancing icon](/images/load_balancing_icon.png) +![Load balancing icon](/images/load_balancing_icon.png) ロード バランシング モードからデフォルトの単一認証情報モードに戻しても、ロード バランシングの設定は将来の使用のために保持されます。 diff --git a/zh/api-reference/openapi_knowledge.json b/zh/api-reference/openapi_knowledge.json index 0efeb4cfd..e9fa919a0 100644 --- a/zh/api-reference/openapi_knowledge.json +++ b/zh/api-reference/openapi_knowledge.json @@ -1770,15 +1770,6 @@ "description": "是否启用重新排序模型以改善搜索结果。" }, "reranking_mode": { - "type": "string", - "description": "重新排序模式。", - "default": "reranking_model", - "enum": [ - "reranking_model", - "weighted_score" - ] - }, - "reranking_model": { "type": "object", "description": "重新排序模型的配置。", "properties": { @@ -2330,18 +2321,9 @@ }, "partial_member_list": { "type": "array", - "description": "'partial_members' 权限可访问的成员列表。", + "description": "'partial_members' 权限的成员 ID 列表。", "items": { - "type": "object", - "required": [ - "user_id" - ], - "properties": { - "user_id": { - "type": "string", - "description": "成员的用户 ID。" - } - } + "type": "string" } } } @@ -2954,4 +2936,4 @@ } } } -} +} \ No newline at end of file diff --git a/zh/self-host/troubleshooting/storage-and-migration.mdx b/zh/self-host/troubleshooting/storage-and-migration.mdx index 9505a7548..68c40619c 100644 --- a/zh/self-host/troubleshooting/storage-and-migration.mdx +++ b/zh/self-host/troubleshooting/storage-and-migration.mdx @@ -93,8 +93,7 @@ title: 存储与迁移 ``` 2. **从存储中删除孤立文件** - ```bash - docker exec -it docker-api-1 flask remove-orphaned-files-on-storage + ```bashd-files-on-storage # 使用 -f 标志跳过确认 ``` diff --git a/zh/self-host/troubleshooting/weaviate-v4-migration.mdx b/zh/self-host/troubleshooting/weaviate-v4-migration.mdx index af991f75d..c88d7c22f 100644 --- a/zh/self-host/troubleshooting/weaviate-v4-migration.mdx +++ b/zh/self-host/troubleshooting/weaviate-v4-migration.mdx @@ -11,19 +11,17 @@ title: Weaviate 迁移指南：升级到客户端 v4 和服务器 1.27+ 从 **Dify v1.9.2** 开始，weaviate-client 已从 v3 升级到 v4.17.0。此升级带来了显著的性能改进和更好的稳定性，但需要 **Weaviate 服务器版本 1.27.0 或更高版本**。 - **破坏性变更**：新的 weaviate-client v4 与 1.27.0 以下的 Weaviate 服务器版本不向后兼容。如果你正在运行 1.19.0 或更旧版本的自托管 Weaviate 实例，则必须在升级 Dify 之前升级 Weaviate 服务器。 +**破坏性变更**：新的 weaviate-client v4 与 1.27.0 以下的 Weaviate 服务器版本不向后兼容。如果你正在运行 1.19.0 或更旧版本的自托管 Weaviate 实例，则必须在升级 Dify 之前升级 Weaviate 服务器。 ### 谁会受到影响？ 此迁移影响： - - 运行低于 1.27.0 版本的自托管 Weaviate 实例的自托管 Dify 用户 - 当前使用 Weaviate 服务器版本 1.19.0-1.26.x 的用户 - 升级到包含 weaviate-client v4 的 Dify 版本的用户 **不受影响**： - - 云托管 Weaviate 用户（Weaviate Cloud 管理服务器版本） - 已经使用 Weaviate 1.27.0+ 的用户可以直接升级 Dify，无需额外步骤 - 运行 Dify 默认 Docker Compose 设置的用户（Weaviate 版本会自动更新） @@ -49,16 +47,16 @@ weaviate-client v4 引入了几个破坏性变更： ## 版本兼容性矩阵 | Dify 版本 | Weaviate-client 版本 | 兼容的 Weaviate 服务器版本 | -| ------------ | ----------------------- | ----------------------------------- | +|-------------|---------------------|--------------------------------| | ≤ 1.9.1 | v3.x | 1.19.0 - 1.26.x | | ≥ 1.9.2 | v4.17.0 | 1.27.0+（已测试至 1.33.1） | - 此迁移适用于任何使用 weaviate-client v4.17.0 或更高版本的 Dify 版本。 + 此迁移适用于任何使用 weaviate-client v4.17.0 或更高版本的 Dify 版本。 - Weaviate 服务器版本 1.19.0 在一年多前发布，现已过时。升级到 1.27.0+ 可访问性能、稳定性和功能方面的众多改进。 +Weaviate 服务器版本 1.19.0 在一年多前发布，现已过时。升级到 1.27.0+ 可访问性能、稳定性和功能方面的众多改进。 ## 前提条件 @@ -66,21 +64,17 @@ weaviate-client v4 引入了几个破坏性变更： 在开始迁移之前，请完成以下步骤： 1. **检查当前的 Weaviate 版本** - ```bash curl http://localhost:8080/v1/meta ``` - 在响应中查找 `version` 字段。 2. **备份数据** - - 创建 Weaviate 数据的完整备份 - 如果使用 Docker Compose，请备份 Docker 卷 - 记录当前的配置设置 3. **检查系统要求** - - 确保有足够的磁盘空间用于数据库迁移 - 验证 Dify 和 Weaviate 之间的网络连接 - 如果使用外部 Weaviate，确认 gRPC 端口 (50051) 可访问 @@ -100,13 +94,13 @@ weaviate-client v4 引入了几个破坏性变更： - **路径 B – 直接恢复（已在 1.27+）**：如果你已经升级到 1.27+ 且知识库停止工作，请使用此路径。此路径专注于修复数据布局并运行 schema 迁移。 - **不要**尝试降级回 1.19。schema 格式不兼容，会导致数据丢失。 +**不要**尝试降级回 1.19。schema 格式不兼容，会导致数据丢失。 ### 路径 A：带备份的迁移（从 1.19） - 最安全的路径。在升级前创建备份，如果出现问题可以恢复。 +最安全的路径。在升级前创建备份，如果出现问题可以恢复。 #### 前提条件 @@ -120,18 +114,18 @@ weaviate-client v4 引入了几个破坏性变更： 编辑 `docker/docker-compose.yaml`，使 `weaviate` 服务包含备份配置： ```yaml -weaviate: - image: semitechnologies/weaviate:1.19.0 - volumes: - - ./volumes/weaviate:/var/lib/weaviate - - ./volumes/weaviate_backups:/var/lib/weaviate/backups - ports: - - "8080:8080" - - "50051:50051" - environment: - ENABLE_MODULES: backup-filesystem - BACKUP_FILESYSTEM_PATH: /var/lib/weaviate/backups - # ... 其余环境变量 + weaviate: + image: semitechnologies/weaviate:1.19.0 + volumes: + - ./volumes/weaviate:/var/lib/weaviate + - ./volumes/weaviate_backups:/var/lib/weaviate/backups + ports: + - "8080:8080" + - "50051:50051" + environment: + ENABLE_MODULES: backup-filesystem + BACKUP_FILESYSTEM_PATH: /var/lib/weaviate/backups + # ... 其余环境变量 ``` 重启 Weaviate 以应用更改： @@ -214,10 +208,6 @@ sleep 10 #### 步骤 A4：修复孤立的 LSM 数据（如果存在） -你可以从主机或在容器内部修复孤立的 LSM 数据： - -**选项 A：从主机（如果卷已挂载）**： - ```bash cd docker/volumes/weaviate @@ -238,32 +228,6 @@ docker compose restart weaviate sleep 15 ``` -**选项 B：在 Weaviate 容器内部（推荐）**： - -```bash -cd /path/to/dify/docker -docker compose exec -it weaviate /bin/sh - -# 在容器内部 -cd /var/lib/weaviate -for dir in vector_index_*_node_*_lsm; do - [ -d "$dir" ] || continue - - index_id=$(echo "$dir" | sed -n 's/vector_index_\([^_]*_[^_]*_[^_]*_[^_]*_[^_]*\)_node_.*/\1/p') - shard_id=$(echo "$dir" | sed -n 's/.*_node_\([^_]*\)_lsm/\1/p') - - mkdir -p "vector_index_${index_id}_node/$shard_id/lsm" - cp -a "$dir/"* "vector_index_${index_id}_node/$shard_id/lsm/" - - echo "✓ Copied $dir" -done -exit - -# 重启 Weaviate -docker compose restart weaviate -sleep 15 -``` - #### 步骤 A5：迁移 Schema 1. **安装依赖**（在临时 virtualenv 中即可）： @@ -275,34 +239,12 @@ sleep 15 pip install weaviate-client requests ``` -2. **运行[迁移脚本](https://github.com/langgenius/dify-docs/blob/main/assets/migrate_weaviate_collections.py)**，可以在本地运行或在 Worker 容器内运行。\ - **选项 A：在本地运行（如果你已安装 Python 3.11+ 和依赖项）**： +2. **运行[迁移脚本](https://github.com/langgenius/dify-docs/blob/main/assets/migrate_weaviate_collections.py)**： ```bash python3 migrate_weaviate_collections.py ``` - **选项 B：在 Worker 容器内运行（推荐用于 Docker 设置）**： - - ```bash - # 将脚本复制到存储目录 - cp migrate_weaviate_collections.py /path/to/dify/docker/volumes/app/storage/ - - # 进入 worker 容器 - cd /path/to/dify/docker - docker compose exec -it worker /bin/bash - - # 运行迁移脚本（Dify 1.11.0+ 请使用 --no-cache） - uv run --no-cache /app/api/storage/migrate_weaviate_collections.py - - # 退出容器 - exit - ``` - - - 迁移脚本使用环境变量进行配置，适合在 Docker 容器内运行。对于 Dify 1.11.0+，如果遇到 `uv` 的权限错误，请使用 `uv run --no-cache`。 - - 3. **重启 Dify 服务**： ```bash @@ -313,18 +255,14 @@ sleep 15 4. **在 UI 中验证**：打开 Dify，针对迁移后的知识库测试检索功能。 - - 对于大型集合（超过 10,000 个对象），请验证新旧集合之间的对象计数是否匹配。迁移脚本会自动显示验证计数。 - - - 确认迁移成功后，你可以删除 `weaviate_migration_env` 和备份文件以回收磁盘空间。 +确认迁移成功后，你可以删除 `weaviate_migration_env` 和备份文件以回收磁盘空间。 ### 路径 B：直接恢复（已在 1.27+） - 仅当你已经升级到 1.27+ 且知识库停止工作时才使用此路径。你已无法创建 1.19 备份，因此必须就地修复数据。 +仅当你已经升级到 1.27+ 且知识库停止工作时才使用此路径。你已无法创建 1.19 备份，因此必须就地修复数据。 #### 前提条件 @@ -335,13 +273,10 @@ sleep 15 #### 步骤 B1：修复孤立的 LSM 数据 -停止 Weaviate 并修复孤立的 LSM 数据： - ```bash -cd /path/to/dify/docker +cd docker docker compose stop weaviate -# 选项 A：从主机（如果卷已挂载） cd volumes/weaviate for dir in vector_index_*_node_*_lsm; do @@ -355,24 +290,12 @@ for dir in vector_index_*_node_*_lsm; do echo "✓ Copied $dir" done - -# 选项 B：在容器内部（推荐） -docker compose run --rm --entrypoint /bin/sh weaviate -c " -cd /var/lib/weaviate -for dir in vector_index_*_node_*_lsm; do - [ -d \"\$dir\" ] || continue - index_id=\$(echo \"\$dir\" | sed -n 's/vector_index_\([^_]*_[^_]*_[^_]*_[^_]*_[^_]*\)_node_.*/\1/p') - shard_id=\$(echo \"\$dir\" | sed -n 's/.*_node_\([^_]*\)_lsm/\1/p') - mkdir -p \"vector_index_\${index_id}_node/\$shard_id/lsm\" - cp -a \"\$dir/\"* \"vector_index_\${index_id}_node/\$shard_id/lsm/\" - echo \"✓ Copied \$dir\" -done -" ``` 重启 Weaviate： ```bash +cd ../.. docker compose start weaviate sleep 15 ``` @@ -395,57 +318,33 @@ curl -s -H "Authorization: Bearer " \ #### 步骤 B2：运行 Schema 迁移 -按照步骤 A5 中的相同命令操作。你可以在本地或在 Worker 容器内运行脚本： - -**在 Worker 容器内运行**： - -```bash -# 将脚本复制到存储目录 -cp migrate_weaviate_collections.py /path/to/dify/docker/volumes/app/storage/ - -# 进入 worker 容器 -cd /path/to/dify/docker -docker compose exec -it worker /bin/bash - -# 运行迁移脚本 -uv run --no-cache /app/api/storage/migrate_weaviate_collections.py - -# 退出并重启服务 -exit -docker compose restart api worker worker_beat -``` - - - 迁移脚本使用基于游标的分页来安全处理大型集合。迁移完成后请验证对象计数是否匹配。 - +按照[步骤 A5](#步骤-a5：迁移-schema)中的相同命令操作。如果需要，创建 virtualenv，安装 `weaviate-client` 4.x，运行 `migrate_weaviate_collections.py`，然后重启 `api`、`worker` 和 `worker_beat`。 #### 步骤 B3：在 Dify 中验证 - 打开 Dify 的知识库 UI。 - 使用检索测试确认查询返回结果。 -- 如果错误持续存在，检查 `docker compose logs weaviate` 以获取额外的修复步骤（参见[故障排除](#troubleshooting)）。 +- 如果错误持续存在，检查 `docker compose logs weaviate` 以获取额外的修复步骤（参见[故障排除](#故障排除)）。 ## 旧版本的数据迁移 -**重要：需要数据迁移** +### 重要：需要数据迁移 **升级后如果不进行迁移，你现有的知识库将无法工作！** -**为什么需要迁移**： - +### 为什么需要迁移： - 旧数据：使用 Weaviate v3 客户端创建（简单 schema） - 新代码：需要 Weaviate v4 格式（扩展 schema） - **不兼容**：旧数据缺少必需的属性 -**迁移选项**： +### 迁移选项： -- 选项 A：使用 Weaviate 备份/恢复 +##### 选项 A：使用 Weaviate 备份/恢复 -- 选项 B：从原始文档重新索引 - -- 选项 C：保留旧 Weaviate（暂不升级）如果你无法承受停机或数据丢失。 +##### 选项 B：从原始文档重新索引 +##### 选项 C：保留旧 Weaviate（暂不升级）如果你无法承受停机或数据丢失。 ### 自动迁移 @@ -482,7 +381,7 @@ curl -X POST "http://localhost:8080/v1/backups/filesystem/pre-migration-backup/r ``` - 有关全面的迁移指导，特别是对于复杂架构或大型数据集，请参阅官方 [Weaviate 迁移指南](https://weaviate.io/developers/weaviate/installation/migration)。 +有关全面的迁移指导，特别是对于复杂架构或大型数据集，请参阅官方 [Weaviate 迁移指南](https://weaviate.io/developers/weaviate/installation/migration)。 ## 配置变更 @@ -498,12 +397,10 @@ curl -X POST "http://localhost:8080/v1/backups/filesystem/pre-migration-backup/r **格式**：`hostname:port`（无协议前缀） **默认端口**： - - 不安全：50051 - 安全 (TLS)：443 **示例**： - ```bash # Docker Compose（内部网络） WEAVIATE_GRPC_ENDPOINT=weaviate:50051 @@ -519,7 +416,7 @@ WEAVIATE_GRPC_ENDPOINT=your-instance.weaviate.cloud:443 ``` - 不要在 WEAVIATE_GRPC_ENDPOINT 值中包含协议前缀，如 `grpc://` 或 `http://`。仅使用 `hostname:port`。 +不要在 WEAVIATE_GRPC_ENDPOINT 值中包含协议前缀，如 `grpc://` 或 `http://`。仅使用 `hostname:port`。 ### 更新的环境变量 @@ -551,6 +448,8 @@ WEAVIATE_GRPC_ENDPOINT=weaviate:50051 WEAVIATE_BATCH_SIZE=100 ``` + + ## 验证步骤 完成迁移后，验证一切是否正常工作： @@ -586,7 +485,7 @@ docker compose logs api | grep -i weaviate 6. 检查状态是否从"QUEUING"→"INDEXING"→"AVAILABLE" - 如果文档卡在"QUEUING"状态，请检查 Celery worker 是否正在运行：`docker compose logs worker`。 +如果文档卡在"QUEUING"状态，请检查 Celery worker 是否正在运行：`docker compose logs worker` ### 4. 测试向量搜索 @@ -609,7 +508,7 @@ docker compose logs -f api | grep -i "query_time\|duration" ``` - 正确配置 gRPC 后，与仅使用 HTTP 的连接相比，向量搜索查询应快 2-5 倍。 +正确配置 gRPC 后，与仅使用 HTTP 的连接相比，向量搜索查询应快 2-5 倍。 ## 故障排除 @@ -619,7 +518,6 @@ docker compose logs -f api | grep -i "query_time\|duration" **原因**：未安装 weaviate-client v4，或仍在使用 v3。 **解决方案**： - ```bash # 对于 Docker 安装，请确保运行正确的 Dify 版本 docker compose pull @@ -641,7 +539,6 @@ pip install weaviate-client==4.17.0 端口在容器之间内部可用。除非从 Docker 外部连接，否则无需操作。 2. **对于外部 Weaviate**： - ```bash # 检查 Weaviate 是否在 50051 上监听 docker ps | grep weaviate @@ -652,7 +549,6 @@ pip install weaviate-client==4.17.0 ``` 3. **检查防火墙规则**： - ```bash # Linux sudo ufw allow 50051/tcp @@ -668,7 +564,6 @@ pip install weaviate-client==4.17.0 **解决方案**： 1. 验证 Weaviate 和 Dify 中的 API 密钥匹配： - ```bash # 检查 Weaviate 身份验证 curl http://localhost:8080/v1/meta | jq '.authentication' @@ -678,13 +573,12 @@ pip install weaviate-client==4.17.0 ``` 2. 如果使用匿名访问： - ```yaml # Weaviate docker-compose.yaml weaviate: environment: - AUTHENTICATION_ANONYMOUS_ACCESS_ENABLED: "true" - AUTHENTICATION_APIKEY_ENABLED: "false" + AUTHENTICATION_ANONYMOUS_ACCESS_ENABLED: 'true' + AUTHENTICATION_APIKEY_ENABLED: 'false' ``` 然后从 Dify 配置中删除 `WEAVIATE_API_KEY`。 @@ -717,20 +611,17 @@ docker compose restart worker **解决方案**： 1. 验证 gRPC 配置： - ```bash docker compose exec api env | grep WEAVIATE_GRPC ``` 应显示： - ``` WEAVIATE_GRPC_ENABLED=true WEAVIATE_GRPC_ENDPOINT=weaviate:50051 ``` 2. 测试 gRPC 连接： - ```bash docker exec -it dify-api-1 nc -zv weaviate 50051 # 应返回"succeeded" @@ -745,19 +636,16 @@ docker compose restart worker **解决方案**： 1. 检查 Weaviate 日志以获取特定错误消息： - ```bash docker compose logs weaviate | tail -100 ``` 2. 列出当前 schema： - ```bash curl http://localhost:8080/v1/schema ``` 3. 如有必要，删除损坏的集合（⚠️ 这会删除所有数据）： - ```bash # 先备份！ curl -X DELETE http://localhost:8080/v1/schema/YourCollectionName @@ -769,7 +657,7 @@ docker compose restart worker ``` - 删除集合会删除所有数据。只有在有备份并准备重新索引所有内容时才这样做。 +删除集合会删除所有数据。只有在有备份并准备重新索引所有内容时才这样做。 ### 问题：Docker 卷权限错误 @@ -777,7 +665,6 @@ docker compose restart worker **原因**：Docker 容器中的用户 ID 不匹配。 **解决方案**： - ```bash # 检查 Weaviate 数据目录的所有权 ls -la docker/volumes/weaviate/ @@ -789,21 +676,6 @@ sudo chown -R 1000:1000 docker/volumes/weaviate/ docker compose restart weaviate ``` -### 问题：运行迁移脚本时权限被拒绝（Dify 1.11.0+） - -**原因**：在较新的 Dify 版本中 `/home/dify` 目录可能不存在，导致 `uv` 缓存创建失败。 - -**解决方案**： - -```bash -# 选项 1：使用 --no-cache 标志（推荐） -uv run --no-cache migrate_weaviate_collections.py - -# 选项 2：以 root 用户运行 -docker compose exec -u root worker /bin/bash -uv run migrate_weaviate_collections.py -``` - ## 回滚计划 如果迁移失败并且你需要回滚： @@ -854,7 +726,7 @@ docker compose logs | grep -i error ``` - 如果可能，请始终先在暂存环境中测试回滚过程。在尝试重大迁移之前保留多个备份副本。 +如果可能，请始终先在暂存环境中测试回滚过程。在尝试重大迁移之前保留多个备份副本。 ## 其他资源 @@ -883,16 +755,16 @@ docker compose logs | grep -i error 此迁移为 Dify 的向量存储功能带来了重要改进： -- **更好的性能**：gRPC 支持显著提高查询和导入速度（快 2-5 倍） +✓ **更好的性能**：gRPC 支持显著提高查询和导入速度（快 2-5 倍） -- **改进的稳定性**：增强的连接处理和错误恢复 +✓ **改进的稳定性**：增强的连接处理和错误恢复 -- **安全性**：访问 Weaviate 1.19.0 中不可用的安全更新和补丁 +✓ **安全性**：访问 Weaviate 1.19.0 中不可用的安全更新和补丁 -- **面向未来**：访问最新的 Weaviate 功能和持续支持 +✓ **面向未来**：访问最新的 Weaviate 功能和持续支持 虽然这是一个破坏性变更，需要旧版本用户升级服务器，但其好处远远超过了迁移工作。大多数 Docker Compose 用户可以在 15 分钟内通过自动更新完成迁移。 - 如果你遇到本指南未涵盖的任何问题，请在 [Dify GitHub Issues 页面](https://github.com/langgenius/dify/issues)上报告，并添加"weaviate"和"migration"标签。 +如果你遇到本指南未涵盖的任何问题，请在 [Dify GitHub Issues 页面](https://github.com/langgenius/dify/issues)上报告，并添加"weaviate"和"migration"标签。 diff --git a/zh/use-dify/debug/variable-inspect.mdx b/zh/use-dify/debug/variable-inspect.mdx index 48272221d..296bc7dbc 100644 --- a/zh/use-dify/debug/variable-inspect.mdx +++ b/zh/use-dify/debug/variable-inspect.mdx @@ -1,10 +1,11 @@ --- -title: "变量检查器" +title: "工作流" icon: "arrow-progress" --- ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/use-dify/debug/variable-inspect)。 + 变量检查器显示所有流经你工作流的数据。它会在每个节点运行后捕获输入和输出，因此你可以查看正在发生的情况并测试不同的场景。 ![](https://assets-docs.dify.ai/2025/06/38f26d7339f64abfdfb6955b1c34f4ae.png) @@ -31,4 +32,4 @@ icon: "arrow-progress" 点击任何变量旁边的还原图标以恢复其原始值，或点击"全部重置"以一次性清除所有缓存变量。 -![](https://assets-docs.dify.ai/2025/06/b713290543a0feb95ecab65336e97483.png) \ No newline at end of file +![](https://assets-docs.dify.ai/2025/06/b713290543a0feb95ecab65336e97483.png) diff --git a/zh/use-dify/getting-started/introduction.mdx b/zh/use-dify/getting-started/introduction.mdx index e52402060..a17df5b5e 100644 --- a/zh/use-dify/getting-started/introduction.mdx +++ b/zh/use-dify/getting-started/introduction.mdx @@ -11,13 +11,13 @@ Dify 是一个用于构建 AI 工作流的开源平台。通过在可视化画 ![853427c8123decb5ea3d163ae3bb8ab635d95e92f7ee14a2e51e54df06e94fd8.png](/images/853427c8123decb5ea3d163ae3bb8ab635d95e92f7ee14a2e51e54df06e94fd8.png) - + 数分钟内开始构建强大的应用 - + 核心 Dify 构建模块解释 - + 在你的笔记本电脑/服务器上安装 Dify @@ -26,7 +26,7 @@ Dify 是一个用于构建 AI 工作流的开源平台。通过在可视化画 查看过往版本的更新内容 - + Dify 用例示例演练 diff --git a/zh/use-dify/knowledge/create-knowledge/import-text-data/readme.mdx b/zh/use-dify/knowledge/create-knowledge/import-text-data/readme.mdx index b83cb4e32..d7b102530 100644 --- a/zh/use-dify/knowledge/create-knowledge/import-text-data/readme.mdx +++ b/zh/use-dify/knowledge/create-knowledge/import-text-data/readme.mdx @@ -14,17 +14,13 @@ title: 上传本地文件 2. 选择 **导入已有文本** 作为数据源，然后上传文件。 - - 单次最多可上传 5 个文件 - - - 在 Dify Cloud 上，仅[付费套餐](https://dify.ai/zh/pricing)支持**批量上传**（单次最多 50 个文件）。 - - - 单个文件最大支持 15 MB - - 对于自托管部署，可通过环境变量 `UPLOAD_FILE_SIZE_LIMIT` 和 `UPLOAD_FILE_BATCH_LIMIT` 调整这两个限制。 - + - 单次最多可上传 5 个文件 + + + 在 Dify Cloud 上，仅 [**Professional** 和 **Team** 套餐](https://dify.ai/pricing) 支持 **批量上传**。 + --- @@ -32,29 +28,29 @@ title: 上传本地文件 JPG、JPEG、PNG 和 GIF 格式且小于 2 MB 的图片将作为附件，自动提取到对应的分段。这些图片可独立管理，并在检索时与分段一同返回。 - 提取的图片 URL 会保留在分段文本中，但你可以放心删除这些 URL 以保持文本整洁——这不会影响已提取的图片。 - - 若在索引设置中选择多模态嵌入模型（带有 **Vision** 图标），则提取出的图片也将被向量化并索引以供检索。 - - 每个分段最多支持 10 个图片附件，超出的图片不会被提取。 - - 对于自托管部署，可通过环境变量调整以下限制： - - - 最大图片尺寸：`ATTACHMENT_IMAGE_FILE_SIZE_LIMIT` - - - 每个分段的最大附件数量：`SINGLE_CHUNK_ATTACHMENT_LIMIT` + 对于自托管部署，可通过环境变量 `ATTACHMENT_IMAGE_FILE_SIZE_LIMIT` 调整图片大小限制。 + + 每个分段最多支持 10 个图片附件，超出的图片不会被提取。 + + 对于自托管部署，可通过环境变量 `SINGLE_CHUNK_ATTACHMENT_LIMIT` 调整此数量限制。 + + 以上提取规则适用于如下图片类型： - DOCX 文件中嵌入的图片 - - 其他文件类型（如 PDF）中嵌入的图片，可通过在[知识流水线](/zh/use-dify/knowledge/knowledge-pipeline/readme)中使用合适的文档提取插件进行提取。 - + + 更多文件类型（如 PDF）中嵌入的图片，只能通过在 [知识流水线](/zh/use-dify/knowledge/knowledge-pipeline/readme) 中使用合适的文档提取器插件（如 MinerU）进行提取。 + - 在任何文件类型中，通过以下 Markdown 语法引用、URL 可访问的图片： - - `![alt text](image_url)` - - `![alt text](image_url "optional title")` + - `![替换文本](image_url)` + - `![替换文本](image_url "标题")` + + + 若在后续的索引设置中选择多模态嵌入模型（带有 **Vision** 图标），则提取出的图片将被向量化并参与检索。 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/use-dify/knowledge/create-knowledge/setting-indexing-methods.mdx b/zh/use-dify/knowledge/create-knowledge/setting-indexing-methods.mdx index 430230515..fa9f1e247 100644 --- a/zh/use-dify/knowledge/create-knowledge/setting-indexing-methods.mdx +++ b/zh/use-dify/knowledge/create-knowledge/setting-indexing-methods.mdx @@ -4,13 +4,17 @@ title: 指定索引方式与检索设置 ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/use-dify/knowledge/create-knowledge/setting-indexing-methods)。 -选定内容的分段模式后，接下来设定对于结构化内容的**索引方式**。 +选定内容的分段模式后，接下来设定对于结构化内容的**索引方式**与**检索设置**。 ## 选择索引方式 正如搜索引擎通过高效的索引算法匹配与用户问题最相关的网页内容，索引方式是否合理将直接影响 LLM 对知识库内容的检索效率以及回答的准确性。 -提供 **高质量** 与 **经济** 两种索引方式，其中分别提供不同的检索设置选项。 +提供 **高质量** 与 **经济** 两种索引方式，其中分别提供不同的检索设置选项： + + + 原 Q&A 模式（仅适用于社区版）已成为高质量索引方式下的一个可选项。 + @@ -23,172 +27,162 @@ title: 指定索引方式与检索设置 这些向量可理解为多维空间中的坐标点——两个点越接近，它们的语义越相似。这使得系统能够基于语义相似度（而不仅仅是关键词匹配）找到相关信息。 - - 若要启用跨模态检索——即基于语义相关性同时检索文本和图片——需选择多模态嵌入模型（带有 **Vision** 图标）。从文档中提取的图片将被嵌入并索引以供检索。 + + 若要启用跨模态检索——即基于语义相关性同时检索文本和图片，需选择多模态嵌入模型（带有 **Vision** 图标）。从文档中提取的图片将被向量化并参与检索。 - 使用此类嵌入模型的知识库，其卡片上标有 **Multimodal**。 + 使用此类嵌入模型的知识库，其卡片上标有 **Multimodal**。 - Multimodal Knowledge Base - + Multimodal Knowledge Base + 高质量索引方式支持三种检索策略：向量检索、全文检索或混合检索。详见 [指定检索设置](#指定检索设置)。 - ### Q&A 模式 + **启用 Q\&A 模式（可选，仅适用于社区版）** - - Q&A 模式仅适用于自托管部署。 - - - 开启该模式后，系统将对已上传的文本进行分段。总结内容后为每个分段自动生成 Q&A 匹配对。 - - 与常见的 「Q to P」（用户问题匹配文本段落）策略不同，Q&A 模式采用 「Q to Q」（问题匹配问题）策略。 + 开启该模式后，系统将对已上传的文本进行分段。总结内容后为每个分段自动生成 Q\&A 匹配对。与常见的 「Q to P」（用户问题匹配文本段落）策略不同，QA 模式采用 「Q to Q」（问题匹配问题）策略。 - 这种方法特别有效，因为常见问题文档中的文本**通常是具备完整语法结构的自然语言**。 + 这是因为 「常见问题」 文档里的文本**通常是具备完整语法结构的自然语言**，Q to Q 模式会令问题和答案的匹配更加清晰，并同时满足一些高频和高相似度问题的提问场景。 - > **Q to Q** 策略使问题和答案的匹配更加清晰，并能更好地支持高频或高相似度问题的场景。 + > **Q\&A 模式仅支持处理 「中英日」 三语。启用该模式后可能会消耗更多的 LLM Tokens，并且无法使用**[**经济型索引方式**](/zh/use-dify/knowledge/create-knowledge/setting-indexing-methods#经济)**。** - ![Q&A Chunk](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/70960a237d4f5eaed2dbf46a2cca2bf7.png) + ![Q\&A Chunking](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/70960a237d4f5eaed2dbf46a2cca2bf7.png) 当用户提问时，系统会找出与之最相似的问题，然后返回对应的分段作为答案。这种方式更加精确，因为它直接针对用户问题进行匹配，可以更准确地帮助用户检索真正需要的信息。 ![Q to P 与 Q to Q 的索引模式区别](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/8745ccabff56290eae329a9d3592f745.png) - - - + + **经济** - 在经济模式下，每个区块内使用 10 个关键词进行检索，降低了准确度但无需消耗 Token。对于检索到的区块，仅提供倒排索引方式选择最相关的区块。 - -如果经济型索引方式的效果不符合预期，可以在知识库设置页中升级为高质量索引方式。 + 在经济模式下，每个区块内使用 10 个关键词进行检索，降低了准确度但无需产生费用。对于检索到的区块，仅提供倒排索引方式选择最相关的区块，详细说明请阅读[下文](#指定检索设置)。 -![经济模式](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/3b86e6b484da39452c164cb6372a7242.png) + 选择经济型索引方式后，若感觉实际的效果不佳，可以在知识库设置页中升级为 **“高质量”索引方式**。 + ![经济模式](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/3b86e6b484da39452c164cb6372a7242.png) - -## 指定检索设置 - -知识库在接收到用户查询问题后，按照预设的检索方式在已有的文档内查找相关内容，提取出高度相关的信息片段。这些片段为 LLM 提供必要的上下文，最终影响其回答的准确性和可信度。 +## 指定检索设置 -常见的检索方式包括： +知识库在接收到用户查询问题后，按照预设的检索方式在已有的文档内查找相关内容，提取出高度相关的信息片段供语言模型生成高质量答案。这将决定 LLM 所能获取的背景信息，从而影响生成结果的准确性和可信度。 -1. 基于向量相似度的语义检索——将文本块和查询转化为向量，通过相似度评分进行匹配。 -2. 使用倒排索引的关键词匹配（一种标准的搜索引擎技术）。 +常见的检索方式包括基于向量相似度的语义检索，以及基于关键词的精准匹配：前者将文本内容块和问题查询转化为向量，通过计算向量相似度匹配更深层次的语义关联；后者通过倒排索引，即搜索引擎常用的检索方法，匹配问题与关键内容。 -Dify 的知识库支持这两种检索方式。具体可用的检索选项取决于所选的索引方式。 +不同的索引方式对应差异化的检索设置。 - - **高质量** + + **高质量索引** - 在**高质量**索引方式下，Dify 提供三种检索设置：**向量检索、全文检索和混合检索**。 + 在高质量索引方式下，Dify 提供向量检索、全文检索与混合检索设置： -![检索设置](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/9b02fc353324221cc91f185a350775b6.png) + ![检索设置](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/9b02fc353324221cc91f185a350775b6.png) -**向量检索** + **向量检索** -**定义：** 向量化用户输入的问题并生成查询向量，然后将其与知识库中对应的文本向量进行比较，找到最相邻的分段。 + **定义：** 向量化用户输入的问题并生成查询文本的数学向量，比较查询向量与知识库内对应的文本向量间的距离，寻找相邻的分段内容。 -![向量检索设置](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/620044faa47a5037f85b32a27a56fce5.png) + ![向量检索](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/620044faa47a5037f85b32a27a56fce5.png) -**向量检索设置：** + **向量检索设置：** -**Rerank 模型：** 默认关闭。开启后将使用第三方 Rerank 模型对向量检索返回的文本分段进行重新排序，以优化结果。这有助于 LLM 获取更精确的信息并提升输出质量。开启该选项前，需前往**设置** → **模型供应商**，提前配置 Rerank 模型的 API 密钥。 + **Rerank 模型：** 默认关闭。开启后将使用第三方 Rerank 模型再一次重排序由向量检索召回的内容分段，以优化排序结果。帮助 LLM 获取更加精确的内容，辅助其提升输出的质量。开启该选项前，需前往“设置” → “模型供应商”，提前配置 Rerank 模型的 API 秘钥。 - - 若选择的嵌入模型为多模态，需同样选择多模态 Rerank 模型（带有 **Vision** 图标）。否则，检索到的图片将在重排序和检索结果中被排除。 - + + 若选择的嵌入模型支持多模态，需同样选择多模态 Rerank 模型（带有 **Vision** 图标）。否则，检索到的图片将在重排序和检索结果中被排除。 + -> 开启该功能后，将消耗 Rerank 模型的 Token。详情请参考对应模型的价格说明。 + > 开启该功能后，将消耗 Rerank 模型的 Tokens，详情请参考对应模型的价格说明。 -**TopK：** 用于确定检索与用户问题相似度最高的文本分段数量。系统同时会根据选用模型上下文窗口大小动态调整分段数量。默认值为 **3**，数值越高，预期被召回的文本分段数量越多。 + **TopK：** 用于筛选与用户问题相似度最高的文本片段。系统同时会根据选用模型上下文窗口大小动态调整片段数量。默认值为 3，数值越高，预期被召回的文本分段数量越多。 -**Score 阈值：** 用于设置文本分段被检索所需的最低相似度分数。只有超过该分数的分段才会被检索。默认值为 **0.5**。阈值越高，对相似度要求越高，因此被检索的分段数量越少。 + **Score 阈值：** 用于设置文本片段筛选的相似度阈值，只召回超过设置分数的文本片段，默认值为 0.5。数值越高说明对于文本与问题要求的相似度越高，预期被召回的文本数量也越少。 -> TopK 和 Score 设置仅在 Rerank 阶段生效。因此，要应用这些设置中的任何一项，需要添加并启用 Rerank 模型。 + > TopK 和 Score 设置仅在 Rerank 步骤生效，因此需要添加并开启 Rerank 模型才能应用两者中的设置参数。 *** **全文检索** -**定义：** 索引文档中的所有词汇，允许用户查询任意词汇并返回包含这些词汇的文本片段。 + **定义：** 关键词检索，即索引文档中的所有词汇。用户输入问题后，通过明文关键词匹配知识库内对应的文本片段，返回符合关键词的文本片段；类似搜索引擎中的明文检索。 -![全文检索设置](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/513bff1ca38ec746b3246502b0311b39.png) + ![全文检索](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/513bff1ca38ec746b3246502b0311b39.png) -**Rerank 模型：** 默认关闭。开启后将使用第三方 Rerank 模型对全文检索返回的文本分段进行重新排序，以优化结果。这有助于 LLM 获取更精确的信息并提升输出质量。开启该选项前，需前往**设置** → **模型供应商**，提前配置 Rerank 模型的 API 密钥。 + **Rerank 模型：** 默认关闭。开启后将使用第三方 Rerank 模型再一次重排序由全文检索召回的内容分段，以优化排序结果。向 LLM 发送经过重排序的分段，辅助其提升输出的内容质量。开启该选项前，需前往“设置” → “模型供应商”，提前配置 Rerank 模型的 API 秘钥。 - - 若选择的嵌入模型为多模态，需同样选择多模态 Rerank 模型（带有 **Vision** 图标）。否则，检索到的图片将在重排序和检索结果中被排除。 - + + 若选择的嵌入模型支持多模态，需同样选择多模态 Rerank 模型（带有 **Vision** 图标）。否则，检索到的图片将在重排序和检索结果中被排除。 + -> 开启该功能后，将消耗 Rerank 模型的 Token。详情请参考对应模型的价格说明。 + > 开启该功能后，将消耗 Rerank 模型的 Tokens，详情请参考对应模型的价格说明。 -**TopK：** 用于确定检索与用户问题相似度最高的文本分段数量。系统同时会根据选用模型上下文窗口大小动态调整分段数量。默认值为 **3**，数值越高，预期被召回的文本分段数量越多。 + **TopK：** 用于筛选与用户问题相似度最高的文本片段。系统同时会根据选用模型上下文窗口大小动态调整片段数量。系统默认值为 3 。数值越高，预期被召回的文本分段数量越多。 -**Score 阈值：** 用于设置文本分段被检索所需的最低相似度分数。只有超过该分数的分段才会被检索。默认值为 **0.5**。阈值越高，对相似度要求越高，因此被检索的分段数量越少。 + **Score 阈值：** 用于设置文本片段筛选的相似度阈值，只召回超过设置分数的文本片段，默认值为 0.5。数值越高说明对于文本与问题要求的相似度越高，预期被召回的文本数量也越少。 -> TopK 和 Score 设置仅在 Rerank 阶段生效。因此，要应用这些设置中的任何一项，需要添加并启用 Rerank 模型。 + > TopK 和 Score 设置仅在 Rerank 步骤生效，因此需要添加并开启 Rerank 模型才能应用两者中的设置参数。 *** -**混合检索** + **混合检索** + + **定义：** 同时执行全文检索和向量检索，或 Rerank 模型，从查询结果中选择匹配用户问题的最佳结果。 -**定义：** 同时执行全文检索和向量检索。它包含一个重排序步骤，根据用户的查询从两种搜索结果中选择最佳匹配结果。 + ![混合检索](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/bd2621bfe8a1a8e21fca0743ec495a9e.png) -![混合检索设置](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/bd2621bfe8a1a8e21fca0743ec495a9e.png) + 在混合检索设置内可以选择启用 **“权重设置”** 或 **“Rerank 模型”**。 -在此模式下，你可以指定**"权重设置"**而无需配置 Rerank 模型 API，或启用 **Rerank 模型**进行检索。 + * **权重设置** -* **权重设置** + 允许用户赋予语义优先和关键词优先自定义的权重。关键词检索指的是在知识库内进行全文检索（Full Text Search），语义检索指的是在知识库内进行向量检索（Vector Search）。 - 此功能允许用户为语义优先和关键词优先设置自定义权重。关键词检索指的是在知识库内进行全文检索，语义检索指的是在知识库内进行向量检索。 + * **将语义值拉至 1** - * **语义值设为 1** + **仅启用语义检索模式**。借助 Embedding 模型，即便知识库中没有出现查询中的确切词汇，也能通过计算向量距离的方式提高搜索的深度，返回正确内容。此外，当需要处理多语言内容时，语义检索能够捕捉不同语言之间的意义转换，提供更加准确的跨语言搜索结果。 + * **将关键词的值拉至 1** - 仅启用语义检索模式。借助嵌入模型，即便知识库中没有出现查询中的确切词汇，也能通过计算向量距离的方式提高搜索的深度，返回相关内容。此外，当需要处理多语言内容时，语义检索能够捕捉不同语言之间的意义转换，提供更加准确的跨语言搜索结果。 - * **关键词值设为 1** + **仅启用关键词检索模式**。通过用户输入的信息文本在知识库全文匹配，适用于用户知道确切的信息或术语的场景。该方法所消耗的计算资源较低，适合在大量文档的知识库内快速检索。 + * **自定义关键词和语义权重** - 仅启用关键词检索模式。通过用户输入的信息文本在知识库全文匹配，适用于用户知道确切的信息或术语的场景。该方法所消耗的计算资源较低，适合在大量文档的知识库内快速检索。 - * **自定义关键词和语义权重** + 除了将不同的数值拉至 1，你还可以不断调试二者的权重，找到符合业务场景的最佳权重比例。 + + > 语义检索指的是比对用户问题与知识库内容中的向量距离。距离越近，匹配的概率越大。参考阅读：[《Dify：Embedding 技术与 Dify 知识库设计/规划》](https://mp.weixin.qq.com/s/vmY_CUmETo2IpEBf1nEGLQ)。 - 除了仅启用语义检索或关键词检索外，还提供灵活的自定义权重设置。你可以不断调整两种方法的权重，找到符合业务场景的最佳权重比例。 *** - **Rerank 模型** + * **Rerank 模型** - 默认关闭。开启后将使用第三方 Rerank 模型对混合检索返回的文本分段进行重新排序，以优化结果。这有助于 LLM 获取更精确的信息并提升输出质量。开启该选项前，需前往**设置** → **模型供应商**，提前配置 Rerank 模型的 API 密钥。 + 默认关闭。开启后将使用第三方 Rerank 模型再一次重排序由混合检索召回的内容分段，以优化排序结果。向 LLM 发送经过重排序的分段，辅助其提升输出的内容质量。开启该选项前，需前往“设置” → “模型供应商”，提前配置 Rerank 模型的 API 秘钥。 - - 若选择的嵌入模型为多模态，需同样选择多模态 Rerank 模型（带有 **Vision** 图标）。否则，检索到的图片将在重排序和检索结果中被排除。 - + + 若选择的嵌入模型支持多模态，需同样选择多模态 Rerank 模型（带有 **Vision** 图标）。否则，检索到的图片将在重排序和检索结果中被排除。 + - > 开启该功能后，将消耗 Rerank 模型的 Token。详情请参考对应模型的价格说明。 + > 开启该功能后，将消耗 Rerank 模型的 Tokens，详情请参考对应模型的价格说明。 -**"权重设置"**和**"Rerank 模型"**设置支持以下选项： + **“权重设置”** 和 **“Rerank 模型”** 设置内支持启用以下选项： -**TopK：** 用于确定检索与用户问题相似度最高的文本分段数量。系统同时会根据选用模型上下文窗口大小动态调整分段数量。默认值为 **3**，数值越高，预期被召回的文本分段数量越多。 + **TopK：** 用于筛选与用户问题相似度最高的文本片段。系统同时会根据选用模型上下文窗口大小动态调整片段数量。系统默认值为 3 。数值越高，预期被召回的文本分段数量越多。 -**Score 阈值：** 用于设置文本分段被检索所需的最低相似度分数。只有超过该分数的分段才会被检索。默认值为 **0.5**。阈值越高，对相似度要求越高，因此被检索的分段数量越少。 + **Score 阈值：** 用于设置文本片段筛选的相似度阈值，即：只召回超过设置分数的文本片段。系统默认关闭该设置，即不会对召回的文本片段相似值过滤。打开后默认值为 0.5。数值越高，预期被召回的文本数量越少。 - - **经济** + + **倒排索引** -在**经济索引**模式下，仅提供倒排索引方式。倒排索引是一种用于快速检索文档中关键词的数据结构，常用于在线搜索引擎。倒排索引仅支持 **TopK** 设置。 + 在经济索引方式下，仅提供**倒排索引方式**。这是一种用于快速检索文档中关键词的索引结构，常用于在线搜索引擎。倒排索引仅支持 **TopK** 设置项。 -**TopK：** 用于确定检索与用户问题相似度最高的文本分段数量。系统同时会根据选用模型上下文窗口大小动态调整分段数量。默认值为 **3**，数值越高，预期被召回的文本分段数量越多。 + **TopK：** -

- -

+ 用于筛选与用户问题相似度最高的文本片段。系统同时会根据选用模型上下文窗口大小动态调整片段数量。系统默认值为 3 。数值越高，预期被召回的文本分段数量越多。 + ![倒排索引](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/b417cd028131d34779993fbcbb8dbdd7.png) -### 参考 +## 阅读更多 -指定检索设置后，你可以参考以下文档查看在不同场景下关键词与内容块的匹配情况。 +指定检索设置后，你可以参考以下文档查看在实际场景下，关键词与内容块的匹配情况。 - -了解如何测试和引用知识库检索 - + + 查看实际场景下的关键词与内容块匹配情况 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/use-dify/knowledge/knowledge-pipeline/knowledge-pipeline-orchestration.mdx b/zh/use-dify/knowledge/knowledge-pipeline/knowledge-pipeline-orchestration.mdx index e7815a19d..09969c7a2 100644 --- a/zh/use-dify/knowledge/knowledge-pipeline/knowledge-pipeline-orchestration.mdx +++ b/zh/use-dify/knowledge/knowledge-pipeline/knowledge-pipeline-orchestration.mdx @@ -39,11 +39,9 @@ title: "步骤二：编排知识流水线" 4. **用户输入表单配置**：定义流水线使用者需要输入的参数 5. **测试与发布**：验证并正式启用知识库 ---- - ## 步骤一：数据源配置 -在一个知识库里，你可以选择单一或多个数据源。目前，Dify 支持 4 种数据源：**文件上传、在线网盘、在线文档和网页爬虫**。 +在一个知识库里，你可以选择单一或多个数据源。每个数据源可以被多次选中，并包含不同配置。目前，Dify 支持 4 种数据源：文件上传、在线网盘、在线文档和网页爬虫。 你也可以前往 [Dify Marketplace](https://marketplace.dify.ai)，获得更多数据源。 @@ -109,8 +107,6 @@ title: "步骤二：编排知识流水线"
---- - ### 网页爬虫 将网页内容转化为大型语言模型容易识别的格式，知识库支持 Jina Reader 和 Firecrawl，提供灵活的网页解析能力。 @@ -161,15 +157,13 @@ title: "步骤二：编排知识流水线" | 最大爬取深度 (Max depth) | 可选 | 控制爬取层级深度 | | 排除路径 (Exclude paths) | 可选 | 设置不爬取的页面路径 | | 仅包含路径 (Include only paths) | 可选 | 限制只爬取指定路径 | -| 启用内容提取器 (Extractor) | 可选 | 选择数据处理方式 | +| 启用内容提取器 (Enable Extractor) | 可选 | 选择数据处理方式 | | 只提取主要内容 | 可选 | 过滤页面辅助信息 |
---- - ### 在线网盘 连接你的在线云储存服务（例如 Google Drive、Dropbox、OneDrive），Dify 将自动检索云储存中的文件，你可以勾选并导入相应文档进行下一步处理，无需手动下载文件再进行上传。 @@ -196,24 +190,22 @@ title: "步骤二：编排知识流水线" 通过合适的文档处理工具，可将文档中的图片提取为对应分段的附件。被提取的图片可独立管理，并在检索时与分段一同返回。 -被提取图片的 URL 会保留在分段文本中，但你可以安全地删除这些 URL 以保持文本整洁——这不会影响已提取的图片。 - -每个分段最多支持 10 个图片附件，超出的图片不会被提取。 - 若使用的工具未提取到图片，Dify 会自动提取通过以下 Markdown 语法引用、URL 可访问且小于 2 MB 的 JPG、JPEG、PNG 和 GIF 图片： - `![替换文本](image_url)` - `![替换文本](image_url "标题")` - 对于自托管部署，可通过环境变量调整以下限制： + 对于自托管部署，可通过环境变量 `ATTACHMENT_IMAGE_FILE_SIZE_LIMIT` 调整图片大小限制。 + - - 最大图片尺寸：`ATTACHMENT_IMAGE_FILE_SIZE_LIMIT` + + 每个分段最多支持 10 个图片附件，超出的图片不会被提取。 - - 每个分段的最大附件数量：`SINGLE_CHUNK_ATTACHMENT_LIMIT` - + 对于自托管部署，可通过环境变量 `SINGLE_CHUNK_ATTACHMENT_LIMIT` 调整此数量限制。 + -若在索引设置中选择多模态嵌入模型（带有 **Vision** 图标），则提取出的图片也将被向量化并参与检索。 +若在后续的索引设置中选择多模态嵌入模型（带有 **Vision** 图标），则提取出的图片将被向量化并参与检索。 @@ -242,23 +234,21 @@ Dify Extractor 是 Dify 开发的一款内置文档解析器。它支持多种
-[Unstructured](https://marketplace-staging.dify.dev/plugins/langgenius/unstructured) 将文档转换为结构化的机器可读格式，具有高度可定制的处理策略。它提供多种提取策略（auto、hi_res、fast、OCR-only）和分块方法（by_title、by_page、by_similarity）来处理各种文档类型，提供详细的元素级元数据，包括坐标、置信度分数和布局信息。推荐用于企业文档工作流、混合文件类型处理以及需要精确控制文档处理参数的场景。 +Unstructured 将文档转换为结构化的机器可读格式，具有高度可定制的处理策略。它提供多种提取策略（auto、hi_res、fast、OCR-only）和分块方法（by_title、by_page、by_similarity）来处理各种文档类型，提供详细的元素级元数据，包括坐标、置信度分数和布局信息。推荐用于企业文档工作流、混合文件类型处理以及需要精确控制文档处理参数的场景。
- - 你可前往 [Dify Marketplace](https://marketplace.dify.ai) 探索更多工具。 - - ---- +你可前往 [Dify Marketplace](https://marketplace.dify.ai) 探索更多工具。 ### 分块器 (Chunker) -在构建 AI 应用时，我们需要处理大量和不同种类的文档内容，比如产品手册、技术文档或论文等。和人类有限的注意力相似，大型语言模型无法同时处理过多的信息。因此，在信息提取后，分块器将大段的文档内容拆分成更小、更易于管理的片段（称为"块"）。 +在构建 AI 应用时，我们需要处理大量和不同种类的文档内容，比如产品手册、技术文档或论文等。和人类有限的注意力相似，大型语言模型无法同时处理过多的信息。因此，在信息提取后，分块器将大段的文档内容拆分成更小、更易于管理的片段（称为"块"）。这就好比一本很厚的书，被分成了许多章节，你可以通过阅读目录快速定位到相关内容所在章节。 + +当 AI 应用需要回答问题时，良好的分块策略能够提供足够的上下文信息，并包含完整的语义。这样，当检索到对应的片段时，大型语言模型能够基于这个片段中的信息生成较为准确的答案。 -不同类型的文档需要不同的分块策略，比如产品手册可能需要按照产品特性进行分块，而论文则需要根据逻辑结构进行分块。Dify 提供了 3 种分块器，帮助你根据不同文档类型和使用场景进行选择和使用。 +不同类型的文档需要不同的分块策略，比如产品手册可能需要按照产品型号进行分块，确保产品功能介绍的完整性；论文则需要根据逻辑结构进行分块，确保论点叙述的流畅性。基于这样的多样性，Dify 提供了 3 种分块器，帮助你根据不同文档类型和使用场景进行选择和使用。 #### 分块器类型概述 @@ -270,8 +260,6 @@ Dify Extractor 是 Dify 开发的一款内置文档解析器。它支持多种 #### 通用文本预处理规则 -所有分块器都支持以下文本清理选项： - | 处理选项 | 说明 | | -------------- | ------------------------ | | 替换连续空格、换行符和制表符 | 将文档中的连续空格、换行符和制表符替换为单个空格 | @@ -340,8 +328,6 @@ Dify Extractor 是 Dify 开发的一款内置文档解析器。它支持多种 | 问题所在的列 | 将内容所在的列设置为问题 | | 答案所在的列 | 将内容所在的列设置为答案 | ---- - ## 步骤三：配置知识库节点 在完成数据处理后，我们将进入知识流水线的最后一个环节 — 知识库节点。你可以根据实际需求，在这个节点选择不同的索引方法和检索策略，以获得最适合的检索效果和成本控制。 @@ -354,7 +340,7 @@ Dify Extractor 是 Dify 开发的一款内置文档解析器。它支持多种 分段结构决定了知识库如何组织和索引你的文档内容。你可以根据文档类型、使用场景和成本考虑来选择最适合的结构模式。 -知识库支持三种分段模式：**通用模式、父子模式和问答模式**。如果你是首次创建知识库，建议选择父子模式。 +知识库支持两种分段模式：通用模式与父子模式。如果你是首次创建知识库，建议选择父子模式。 **重要提醒**：分段结构一旦保存发布后无法修改，请根据实际需求进行选择。 @@ -386,7 +372,7 @@ Dify Extractor 是 Dify 开发的一款内置文档解析器。它支持多种 索引方式决定了知识库如何建立内容索引，检索设置则基于所选的索引方式提供相应的检索策略。可以这样理解：索引方式决定如何整理文档，而检索设置则决定如何查找文档。 -知识库提供了两种索引方式：**高质量**和**经济**，分别提供不同的检索设置选项。 +知识库提供了两种索引方式：高质量和经济，分别提供不同的检索设置选项。 在高质量模式下，使用嵌入模型将已分段的文本块转换为数字向量，帮助更加有效地压缩与存储大量文本信息。这使得即使用户的问题用词与文档不完全相同，系统也能找到语义相关的准确答案。 @@ -400,18 +386,20 @@ Dify Extractor 是 Dify 开发的一款内置文档解析器。它支持多种 -在经济索引方式下，每个分段使用 10 个关键词用于检索，无需调用嵌入模型，且不消耗 token。 - 了解更多细节，阅读 [指定索引方式与检索设置](/zh/use-dify/knowledge/create-knowledge/setting-indexing-methods)。 +在经济索引方式下，可为每个分段添加 10 个关键词用于检索，无需调用嵌入模型，且不消耗 token。 + +#### 索引方式和检索设置 + | 索引方式 | 可用检索设置 | 说明 | | ---- | ------ | ----------------------- | -| 高质量 | 向量检索 | 基于语义相似度，理解查询深层含义 | -| | 全文检索 | 基于关键词匹配的检索方式，提供全面的检索能力 | +| 高质量 | 向量搜索 | 基于语义相似度，理解查询深层含义。 | +| | 全文检索 | 基于关键词匹配的检索方式，提供全面的检索能力。 | | | 混合检索 | 结合语义和关键词 | -| 经济 | 倒排索引 | 搜索引擎常用的检索方法，匹配问题与关键内容 | +| 经济 | 倒排索引 | 搜索引擎常用的检索方法，匹配问题与关键内容。 | 若选择的嵌入模型支持多模态，需同样选择多模态 Rerank 模型（带有 **Vision** 图标）。否则，检索到的图片将在重排序和检索结果中被排除。 @@ -425,25 +413,24 @@ Dify Extractor 是 Dify 开发的一款内置文档解析器。它支持多种 | 父子模式 | 高质量（仅支持） | Embedding Model 嵌入模型 | 向量检索
全文检索
混合检索 | | 问答模式 | 高质量（仅支持） | Embedding Model 嵌入模型 | 向量检索
全文检索
混合检索 | ---- - ## 步骤四：配置用户输入表单 -用户输入表单对于收集流水线运行所需的有效初始信息非常重要。类似于工作流中的[用户输入节点](/zh/use-dify/nodes/user-input)，这个表单从用户那里收集必要的详细信息，比如：需要上传的文件、文档处理的特定参数等，确保流水线拥有提供准确结果所需要的所有信息。 +用户输入表单对于收集流水线运行所需的有效初始信息非常重要。类似于工作流中的[用户输入节点](/zh/use-dify/nodes/user-input)，这个表单从用户那里收集必要的相信信息，比如：需要上传的文件、文档处理的特定参数等，确保流水线拥有提供准确结果所需要的所有信息。 -通过这种方式，你可以为不同的使用场景创建特定的输入表单，提高流水线对于不同数据源和文档处理流程的灵活性和易用性。 +通过这种方式，你可以为不同的使用场景创建特定的的输入表单，提高流水线对于不同数据源和文档处理流程的灵活性和易用性。 ### 创建用户输入表单 你可以通过下面两种方式，创建用户输入表单。 -1. **知识流水线编排界面**\ - 点击输入字段（Input Field）开始创建和配置输入表单。\ - -2. **节点参数面板**\ - 选中节点，在右侧的面板需要填写的参数内，点击最下方的`+ 创建用户输入字段`（+ Create user input)来创建新的输入项。新增的输入项将会汇总到输入字段（Input Field）的表单内。 +1. **知识流水线编排界面** 点击输入字段（Input Field）开始创建和配置输入表单。 + + ![输入表单](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-9.png) +2. **节点参数面板** 选中节点，在右侧的面板需要填写的参数内，点击最下方的`+ 创建用户输入字段`（+ Create user input)来创建新的输入项。新增的输入项将会汇总到输入字段（Input Field）的表单内。 -### 添加用户输入字段 + ![节点参数](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-10.png) + +### 输入类型 #### 非共享输入 (Unique Inputs for Each Entrance) @@ -451,15 +438,17 @@ Dify Extractor 是 Dify 开发的一款内置文档解析器。它支持多种 这类输入适用于每个数据源及其下游节点，用户只需在选择对应数据源时填写这些字段，比如不同数据源的URL。 -**创建方式**：在数据源右侧点击"+"按钮，为该数据源添加字段。这个字段只能被该数据源及其后续连接的节点引用。 +在数据源右侧点击"+"按钮，为该数据源添加字段。这个字段只能被该数据源及其后续连接的节点引用。 + +![数据源字段](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-12.png) -#### 全局共享输入 (Global Inputs for All Entrances) +#### 全局共享输入 (Global Inputs for All Entrance) ![全局共享输入](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-13.png) 全局共享输入可以被所有节点引用。这类输入适用于通用处理参数，比如分隔符、最大分块长度、文档处理配置等。无论用户选择哪个数据源，都需要填写这些字段。 -**创建方式**：在全局共享输入右侧点击"+"按钮，添加的字段将被任意节点引用。 +在全局共享输入右侧点击"+"按钮，添加的字段将被任意节点引用。 ### 支持字段类型和填写说明 @@ -479,8 +468,8 @@ Dify Extractor 是 Dify 开发的一款内置文档解析器。它支持多种 | 下拉选项 | 由编排者预设的固定选项供使用者选择，使用者无法自行填写内容 | | 布尔值 | 只有真/假两个取值 | | 数字 | 只能输入数字 | -| 单文件 | 上传单个文件，支持多种文件类型（文档、图片、音频和其他文件类型） | -| 文件列表 | 批量上传文件，支持多种文件类型（文档、图片、音频和其他文件类型） | +| 单文件 | 上传单个文件，支持多种文件类型（文档、图片、音频、视频和其他文件类型） | +| 文件列表 | 批量上传文件，支持多种文件类型（文档、图片、音频、视频和其他文件类型） | @@ -490,48 +479,38 @@ Dify Extractor 是 Dify 开发的一款内置文档解析器。它支持多种 请阅读[用户输入节点](/zh/use-dify/nodes/user-input)，了解关于支持字段的更多说明。 -### 字段配置选项 - 所有类型的输入项包含：必填项、非必填项和更多设置，可以通过勾选设置为是否为必填。 -| 设置类型 | 名称 | 说明 | 示例 | -| ---------- | ----------- | --------------------------- | ------------------ | -| 必填项 | 变量名称 | 系统内部标识名称，通常使用英文和下划线进行命名 | `user_email` | -| | 显示名称 | 界面展示的名称，通常是简洁易读的文字 | 用户邮箱 | -| 类型特定设置 | | 不同字段类型的特殊要求 | 文本的最大长度为 100 字符 | -| 更多设置 | 默认值 | 用户未输入时的默认值 | 数字字段默认为0， 文本字段默认为空 | -| | 占位符 | 输入框空白时的提示文字 | 请输入您的邮箱 | -| | 提示 | 解释或指引用户进行填写的文字，通常在用户鼠标悬停时显示 | 请输入有效的邮箱地址 | -| 特殊非必填信息 | | 根据不同字段类型的额外设置选项 | 邮箱格式验证 | +| 名称 | 说明 | 示例 | +| ------------------ | --------------------------- | ------------------ | +| **必填项** | | | +| 变量名称 Variable Name | 系统内部标识名称，通常使用英文和下划线进行命名 | `user_email` | +| 显示名称 Display Name | 界面展示的名称，通常是简洁易读的文字 | 用户邮箱 | +| **类型特定设置** | 不同字段类型的特殊要求 | 文本的最大长度为 100 字符 | +| **更多设置** | | | +| 默认值 Default Value | 用户未输入时的默认值 | 数字字段默认为0， 文本字段默认为空 | +| 占位符 Placeholder | 输入框空白时的提示文字 | 请输入您的邮箱 | +| 提示 Tooltip | 解释或指引用户进行填写的文字，通常在用户鼠标悬停时显示 | 请输入有效的邮箱地址 | +| **特殊非必填信息** | 根据不同字段类型的额外设置选项 | 邮箱格式验证 | 配置完成后，点击右上角的预览按钮，你可以在弹出的表单预览界面中浏览。你可以拖拽调整字段的分组，如果出现感叹号，则表明移动后引用失效。 ![表单预览](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-15.png) ---- - ## 步骤五：为知识库命名 ![命名知识库](/images/knowledge-base/create-knowledge-pipeline-11.png) -默认情况下，知识库名称为"Untitled + 序号"，权限设置为"仅自己可见"，图标为橙色书本。如果你使用 DSL文件导入，则将使用其保存的图标。 +默认情况下，知识库名称为"Untitled + 序号”，权限设置为"仅自己可见”，图表为橙色书本。如果你使用 DSL文件导入，则将使用其保存的图标。 -点击左侧面板中的**设置**并填写以下信息： +点击左侧面板中的设置并填写以下信息： -- **名称和图标**\ - 为你的知识库命名。\ - 你还可以选择一个 emoji、上传图片或粘贴图片 URL 作为知识库的图标。 -- **知识库描述**\ - 简要描述您的知识库。这有助于 AI 更好地理解和检索您的数据。如果留空，Dify 将应用默认的检索策略。 -- **权限**\ - 从下拉菜单中选择适当的访问权限。 - ---- +- **名称和图标** 为你的知识库命名。你还可以选择一个 emoji、上传图片或粘贴图片 URL 作为知识库的图标。 +- **知识库描述** 简要描述您的知识库。这有助于 AI 更好地理解和检索您的数据。如果留空，Dify 将应用默认的检索策略。 +- **权限** 从下拉菜单中选择适当的访问权限。 ## 步骤六：测试 -你马上就要完成了！这是知识流水线编排的最后一步。 - 在完成编排后，你需要先验证配置的完整性，然后测试流水线运行效果，确认各项设置正确无误，最后发布知识库。 ### 检查配置完成度 @@ -548,15 +527,14 @@ Dify Extractor 是 Dify 开发的一款内置文档解析器。它支持多种 ![测试运行](/images/knowledge-base/knowledge-pipeline-orchestration-17.png) -1. **开始测试**：点击右上角的测试运行（Test Run）按钮 -2. **导入测试文件**：在右侧弹出的数据源窗口中，导入文件 - - - **重要提醒**：为了便于调试和观测，在测试运行状态下，每次仅允许上传一个文件。 - +1. **开始测试**：点击右上角的测试运行（Test Run）按钮。 +2. **导入测试文件**：在右侧弹出的数据源窗口中，导入文件。 + + **重要提醒**：为了便于调试和观测，在测试运行状态下，每次仅允许上传一个文件。 + 3. **填写参数**：导入成功后，根据你之前配置的用户输入表单填写对应参数 -4. **开始试运行**：点击下一步，开始测试整个流水线 +4. **开始试运行**：点击下一步，开始测试整个流水线。 在测试期间，你可以访问[运行历史](/zh/use-dify/monitor/logs)（记录所有运行记录，包括运行时间、执行状态和输入/输出参数概要）和[变量检查](/zh/use-dify/debug/variable-inspect)（位于底部面板，它显示每个节点的输入/输出数据，帮助你识别问题和验证数据流），以实现高效的故障排除和错误修复。 diff --git a/zh/use-dify/knowledge/knowledge-request-rate-limit.mdx b/zh/use-dify/knowledge/knowledge-request-rate-limit.mdx index 6853ffd96..916687c97 100644 --- a/zh/use-dify/knowledge/knowledge-request-rate-limit.mdx +++ b/zh/use-dify/knowledge/knowledge-request-rate-limit.mdx @@ -6,9 +6,11 @@ tag: "CLOUD" ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/use-dify/knowledge/knowledge-request-rate-limit)。 +为了维护 Dify 云服务系统的稳定性，并提升所有用户的知识库使用体验，我们将从 **2025 年 2 月 24 日** 起引入知识库请求频率限制（Knowledge Request Rate Limit）。 + ## 什么是知识库请求频率限制？ -在 Dify Cloud 上，知识库请求频率限制指一个工作区在知识库中每分钟可执行的最大操作数。这些操作包括数据集创建、文档管理，以及在应用或工作流中的知识库查询。 +知识库请求频率限制，指一个工作区在知识库中每分钟可执行的最大操作数。这些操作包括数据集创建、文档管理，以及在应用或工作流中的知识库查询。 ## 不同订阅版本的限制 diff --git a/zh/use-dify/knowledge/manage-knowledge/maintain-knowledge-documents.mdx b/zh/use-dify/knowledge/manage-knowledge/maintain-knowledge-documents.mdx index fcbeddd9e..8bff6100a 100644 --- a/zh/use-dify/knowledge/manage-knowledge/maintain-knowledge-documents.mdx +++ b/zh/use-dify/knowledge/manage-knowledge/maintain-knowledge-documents.mdx @@ -7,9 +7,7 @@ sidebarTitle: 维护内容 ## 管理文档 -在知识库中，每个导入的项——无论是本地文件、Notion 页面还是网页——都会成为一个文档。 - -你可以在文档列表中查看和管理所有文档，确保知识库的内容始终准确、相关且最新。 +在知识库中，每个导入的项——无论是本地文件、Notion 页面还是网页——都会成为一个文档。你可以在文档列表中查看和管理所有文档，确保知识库的内容始终准确、相关且最新。 点击顶部的知识库名称，可快速切换不同知识库。 @@ -22,16 +20,14 @@ sidebarTitle: 维护内容 | 添加 | 导入新文档。| | 修改分段设置 | 修改文档的分段设置（不包括分段结构）。每个文档可拥有独立的分段设置，但分段结构在整个知识库中共享，且一旦设置无法更改。| | 删除 | 永久删除文档。**删除不可撤销**。| -| 启用 / 禁用 | 临时将文档纳入或排除检索。在 Dify Cloud 上，长时间未更新或未被检索的文档会自动禁用以优化性能。

不同订阅计划的未活跃时长如下：
  • Sandbox：7 天
  • Professional & Team：30 天
Professional 和 Team 用户可**一键**重新启用这些文档。| +| 启用 / 禁用 | 临时将文档纳入或排除检索。在 Dify Cloud 上，长时间未更新或未被检索的文档会自动禁用以优化性能。

不同订阅计划的未活跃时长如下：
  • Sandbox：7 天
  • Professional & Team：30 天
Professional 和 Team 用户可一键重新启用这些文档。| | 归档 / 取消归档 | 将不再需要检索但仍需保留的文档归档。归档文档为只读，可随时取消归档。| | 编辑 | 通过编辑分段内容修改文档。详见 [管理分段](#管理分段)。| | 重命名 | 修改文档名称。| ## 管理分段 -根据其分段设置，每个文档被拆分为一个或多个分段，而分段是检索的基本单元。 - -你可以在文档的分段列表中查看和管理所有分段，以提升检索效率与准确性。 +根据其分段设置，每个文档被拆分为一个或多个分段，而分段是检索的基本单元。你可以在文档的分段列表中查看和管理所有分段，以提升检索效率与准确性。 点击左上角的文档名称，可快速切换不同文档。 @@ -44,9 +40,9 @@ sidebarTitle: 维护内容 | 添加 | 新增或批量新增分段。

对于采用父子分段模式的文档，可同时新增父分段和子分段。「添加分段」在 Dify Cloud 上为付费功能，[升级至 Professional 或 Team 版](https://dify.ai/pricing) 即可解锁使用。| | 删除 | 永久删除分段。**删除不可撤销**。| | 启用 / 禁用 | 临时将分段纳入或排除检索。已禁用的分段不可编辑。| -| 编辑 | 修改分段内容。已编辑的分段将标记为 **已编辑**。

对于采用父子分段模式的文档：
  • 编辑父分段时，可选择重新生成其子分段或保持原有的子分段不变。
  • 编辑子分段不会改变其父分段。
| +| 编辑 | 修改分段内容。已编辑的分段将标记为 **已编辑**。

对于采用父子分段模式的文档：
  • 编辑父分段时，可选择重新生成其子分段或保持原有的子分段不变。
  • 编辑子分段不会改变其父分段。
当文档中的图片被提取为分段附件时，其 URL 会保留在分段文本中。删除 URL 不会影响已提取的图片附件。| | 添加 / 编辑 / 删除关键词 | 在使用经济索引方式的知识库中，可为分段添加或修改关键词，以提升其可检索性。

一个分段最多可添加 10 个关键词。| -| 添加 / 删除图片附件 | 在对应分段中，删除从文档中提取的图片或上传新图片。

提取的图片 URL 会保留在分段文本中，你可以安全地删除这些 URL 以保持文本简洁——这不会影响已提取的图片。 每个分段最多支持 10 张图片附件，在检索中将被一同返回；超过数量的图片不会被提取。

对于自托管部署，可通过修改环境变量 `SINGLE_CHUNK_ATTACHMENT_LIMIT` 调整此数量限制。若选择多模态嵌入模型（带有 **Vision** 图标），提取的图片也将被向量化并索引以供检索。| +| 添加 / 删除图片附件 | 在对应分段中，删除从文档中提取的图片或上传新图片。

图片附件和分段内容可独立编辑，互不影响。 每个分段最多支持 10 张图片附件，在检索中将被一同返回；超过数量的图片不会被提取。

对于自托管部署，可通过修改环境变量 `SINGLE_CHUNK_ATTACHMENT_LIMIT`（默认值：10）调整此数量限制。若要启用跨模态检索——即基于语义相关性同时检索文本和图片，需为知识库选择多模态嵌入模型（带有 **Vision** 图标）。被提取的图片附件将被向量化并参与检索。| ## 最佳实践 @@ -57,19 +53,15 @@ sidebarTitle: 维护内容 常见问题包括： - 分段 **过短**：上下文不完整，易造成语义丢失和答案不准确。 - - 分段 **过长**：包含无关信息，易引入语义噪音、降低检索精度。 - - 分段 **语义不完整**：句子或段落被分段设置强制切断，易导致检索结果存在内容缺失或误导。 ### 将子分段用作父分段的检索钩子 -对于采用父子分段模式的文档，系统会在子分段中进行搜索，但返回的是父分段。由于编辑子分段不会改变其父分段，可将子分段作为父分段的语义标签或检索提示。 +对于采用父子分段模式的文档，子分段用于检索，而返回的是父分段。由于编辑子分段不会改变其父分段，可将子分段作为父分段的语义标签或检索提示。 具体做法是将子分段改写为 **关键词**、**摘要** 或 **常见用户问题**。例如，若父分段的内容为*退货政策*，可将子分段改写为： - *如何退货？* - - *退款周期是多少？* - - *退货需要支付运费吗？* \ No newline at end of file diff --git a/zh/use-dify/monitor/logs.mdx b/zh/use-dify/monitor/logs.mdx index 98f120ea1..5afb7bda2 100644 --- a/zh/use-dify/monitor/logs.mdx +++ b/zh/use-dify/monitor/logs.mdx @@ -58,11 +58,9 @@ icon: "memo" 确保你的应用程序符合当地数据隐私法规。发布隐私政策并在需要时获得用户同意。 -- **Sandbox**：日志保留 30 天。 - -- **Professional & Team**：在订阅期内，日志无限期保留。 - -- **自托管**：默认无限期保留；可通过环境变量 `WORKFLOW_LOG_CLEANUP_ENABLED`、`WORKFLOW_LOG_RETENTION_DAYS` 和 `WORKFLOW_LOG_CLEANUP_BATCH_SIZE` 配置日志保留策略。 +**免费计划：** 日志保留30天 +**付费计划：** 根据计划层级延长保留期 +**自托管：** 可配置的保留策略 ## 使用日志改进应用程序 diff --git a/zh/use-dify/nodes/human-input.mdx b/zh/use-dify/nodes/human-input.mdx new file mode 100644 index 000000000..13e090df1 --- /dev/null +++ b/zh/use-dify/nodes/human-input.mdx @@ -0,0 +1,83 @@ +--- +title: 人工输入 +description: 暂停工作流以请求人工输入、审核或决策 +icon: user-magnifying-glass +--- + + ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/use-dify/nodes/human-input)。 + +人工输入节点会在关键点暂停工作流，在继续执行之前请求人工输入。 + +当执行到达此节点时，会通过特定渠道发送可自定义的请求表单。接收者可以提供输入、审核数据，并从预定义的操作中选择（如 `Approve` 或 `Regenerate`），以决定工作流如何继续。 + +通过在关键位置直接嵌入人工输入，您可以**在自动化效率与人工监督之间取得平衡**。 + +请求表单示例 + +## 配置 + +配置以下内容以定义节点如何请求和处理人工输入： + +- **发送方式**：请求表单如何发送给接收者。 + +- **表单内容**：接收者将看到什么信息以及他们可以输入什么。 + +- **用户操作**：接收者可以采取哪些操作，以及工作流如何相应地继续。 + +- **超时策略**：如果在设定时间内没有人响应会发生什么。 + +### 发送方式 + +选择发送请求表单的渠道。目前可用的方式： + +- **Web 应用**：直接在 Web 应用界面中显示请求表单，供当前用户响应。 + +- **电子邮件**：直接向一个或多个接收者发送包含请求表单链接的电子邮件。 + + + 无论发送方式如何，请求在收到第一个响应后即关闭。 + + +### 表单内容 + +自定义请求表单中显示的内容： + +- 使用 **Markdown** 语法格式化和组织内容 + +- 引用可用的**变量**以显示动态数据 + + + 如果您引用推理模型的 `text` 输出变量，表单将显示模型的思考过程以及最终答案。 + + 如果只想显示答案，请为相应的 LLM 节点开启**启用推理标签分离**。 + + +- 添加交互式**输入字段**，供接收者提供输入或进行编辑 + + + 输入字段可以预填充变量或静态内容，接收者可以对其进行编辑。 + + 每个输入字段都会成为输出变量，供下游节点使用。 + + +### 用户操作 + +定义接收者可以点击的决策按钮。 + +每个按钮会从人工输入节点创建相应的分支，根据所做的决策路由执行。 + +例如，`Post` 分支可能会通向触发内容发布的节点，而 `Regenerate` 分支可能会循环回到 LLM 节点以修改内容。 + + + 使用预设的按钮样式来从视觉上区分不同操作。 + + 例如，对于 `Approve` 等关键操作使用醒目的样式，对于次要选项使用更柔和的样式。 + + +### 超时策略 + +设置超时策略以确定在给定时间内没有人响应时工作流如何继续。 + +- **超时时间**：超时前等待多长时间（以小时或天为单位）。 + +- **超时路径**：在超时时间内没有人响应时要遵循的分支。它可以通向通知或默认决策。 \ No newline at end of file diff --git a/zh/use-dify/nodes/ifelse.mdx b/zh/use-dify/nodes/ifelse.mdx index 6f01e635b..fdce7609f 100644 --- a/zh/use-dify/nodes/ifelse.mdx +++ b/zh/use-dify/nodes/ifelse.mdx @@ -1,11 +1,11 @@ --- title: "If-Else" -description: "为工作流添加条件逻辑和分支" icon: "code-branch" --- ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/use-dify/nodes/ifelse)。 + If-Else 节点通过根据你定义的条件将执行路由到不同路径，为你的工作流添加决策逻辑。它评估变量并确定你的工作流应该遵循哪个分支。 @@ -28,11 +28,11 @@ If-Else 节点通过根据你定义的条件将执行路由到不同路径，为 - **包含** / **不包含** - 检查值是否包含特定词语或短语 + **包含** / **不包含** - 检查文本是否包含特定词语或短语 **开头为** / **结尾为** - 测试文本开头或结尾的模式匹配 - **是** / **不是** - 精确值匹配 + **是** / **不是** - 用于精确文本比较的确切值匹配 @@ -60,4 +60,16 @@ If-Else 节点通过根据你定义的条件将执行路由到不同路径，为 在你的条件中引用来自先前工作流节点的任何变量。变量可以来自用户输入、大型语言模型响应、API 调用或任何其他工作流节点输出。 -使用变量选择器从可用变量中选择，或使用 `{{variable_name}}` 语法直接键入变量名称。 \ No newline at end of file +使用变量选择器从可用变量中选择，或使用 `{{variable_name}}` 语法直接键入变量名称。 + +## 常见模式 + +**内容路由** - 根据类别、语言或复杂性将不同类型的内容导向专门的处理节点。 + +**用户角色管理** - 根据用户权限、订阅级别或账户类型实现不同的工作流行为。 + +**错误处理** - 检查响应状态代码、数据有效性或处理结果以适当地路由工作流。 + +**动态处理** - 根据输入特征、处理结果或外部条件调整工作流行为。 + +**多路径工作流** - 创建复杂的分支逻辑，处理应用程序中的各种场景和边界情况。 diff --git a/zh/use-dify/nodes/knowledge-retrieval.mdx b/zh/use-dify/nodes/knowledge-retrieval.mdx index 99a923fdf..0ee92e6eb 100644 --- a/zh/use-dify/nodes/knowledge-retrieval.mdx +++ b/zh/use-dify/nodes/knowledge-retrieval.mdx @@ -7,28 +7,21 @@ icon: "database" ## 简介 -你可以通过知识检索节点将已有知识库集成到 Chatflow 或 Workflow 应用中。该节点在指定知识库中检索与查询相关的信息，并将检索结果作为上下文内容传递给下游节点（如 LLM）使用。 +你可以通过知识检索节点将已有知识库集成到 Chatflow 或 Workflow 应用中。该节点在指定知识库中检索相关信息，其检索结果可传递给下游节点（如 LLM）用作上下文。 知识检索节点在 Chatflow 中的典型用例如下： 1. **用户输入** 节点收集用户问题。 - 2. **知识检索** 节点在指定知识库中检索与用户问题相关的内容，并输出检索结果。 - 3. **LLM** 节点基于用户问题和检索结果生成回复。 - 4. **直接回答** 节点将 LLM 的回复输出给用户。 ![知识检索节点用例](/images/knowledge_retrieval_node_example.png) - 使用知识检索节点前，确保至少有一个可用的知识库。了解如何创建知识库，阅读 [知识库](/zh/use-dify/knowledge/readme#创建知识库)。 + 使用知识检索节点前，确保至少有一个可用的知识库。了解如何创建知识库，阅读 [创建知识库](/zh/use-dify/knowledge/readme#创建知识库)。 - - 在 Dify Cloud 上，知识检索操作受订阅计划的频率限制。详见 [知识库请求频率限制](/zh/use-dify/knowledge/knowledge-request-rate-limit)。 - - ## 配置知识检索节点 要使知识检索节点正常工作，你需要指定： @@ -56,9 +49,10 @@ icon: "database" 当添加了至少一个多模态知识库时，才会出现 **查询图片** 选项。 - 此类知识库会带有 **Vision** 图标，表示其使用的是多模态嵌入模型。 + 此类知识库带有 **Vision** 图标，表示其使用的是多模态嵌入模型。 + ### 选择检索的知识库 为节点添加一个或多个知识库，用于检索与查询内容相关的信息。 @@ -66,13 +60,14 @@ icon: "database" 添加了多个知识库时，会同时检索所有知识库，合并结果并根据 [节点级检索设置](#调整节点级检索设置) 进行处理。 - 带有 **Vision** 图标的知识库支持跨模态检索——基于语义相关性同时检索文本和图片。 + 带有 **Vision** 图标的知识库支持跨模态检索，即基于语义相关性同时检索文本和图片。 点击已添加知识库对应的 **编辑** 图标，可直接在知识检索节点内修改其设置。了解更多设置说明，阅读 [调整知识库设置](/zh/use-dify/knowledge/manage-knowledge/introduction)。 + ### 调整节点级检索设置 设置节点在获取知识库检索结果后的处理方式。 @@ -93,9 +88,9 @@ icon: "database" - **Rerank 模型**：根据与查询内容的相关性，对所有结果的相似度分数进行重新评定和排序。 - - 若添加了多模态知识库，需同时选择多模态 Rerank 模型（带有 **Vision** 图标）。否则，检索到的图片将在重排序和最终输出中被排除。 - + + 若添加了多模态知识库，需选择多模态 Rerank 模型（带有 Vision 图标）。否则，检索到的图片将在重排序和最终的检索结果中被排除。 + - **Top K**：重排序后返回的最大结果数。选择 Rerank 模型时，该值将根据模型的最大输入容量自动调整。 @@ -113,9 +108,9 @@ icon: "database" ## 输出变量 -知识检索节点将检索结果输出为 `result` 变量——一个包含分段内容、元数据、标题等属性的文档分段数组。 +知识检索节点将检索结果输出为 `result` 变量——一个包含分段内容、分段标题、分段链接等属性的文档分段数组。 -若检索结果中包含图片附件，`result` 变量中将增加包含图片元数据的 `files` 字段。 +若检索结果中包含图片附件，`result` 变量中将增加包含图片信息的 `files` 字段。 ## 搭配 LLM 节点使用知识检索节点 @@ -123,12 +118,16 @@ icon: "database" 1. 在 **上下文** 字段中，选择知识检索节点的 `result` 变量。 -2. 在提示词字段中，同时引用 `上下文` 变量和用户输入变量（如 Chatflow 中的 `userinput.query`）。 +2. 在 LLM 提示词字段中，同时引用 `上下文` 变量和用户输入变量（如 Chatflow 中的 `userinput.query`）。 -3. （可选）若 LLM 支持视觉能力（带有 **Vision** 图标），可启用 **Vision**，以便其理解检索到的图片。 +3. （可选）若 LLM 支持 Vision 功能，可启用 **Vision**，以便其理解 `上下文` 变量中的图片附件。 - 启用 **Vision** 后，LLM 会自动处理检索到的图片。无需在 **Vision** 输入字段中再次手动引用 `上下文` 变量。 + 启用 **Vision** 后，LLM 可直接理解 `上下文` 变量中的图片；无需额外设置 **Vision** 的输入变量。 LLM 节点配置示例 + + + 在 Dify Cloud 上，知识检索操作受订阅计划的频率限制。详见 [知识库请求频率限制](/zh/use-dify/knowledge/knowledge-request-rate-limit)。 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/use-dify/nodes/list-operator.mdx b/zh/use-dify/nodes/list-operator.mdx index 3d22707ee..bcf7a3238 100644 --- a/zh/use-dify/nodes/list-operator.mdx +++ b/zh/use-dify/nodes/list-operator.mdx @@ -1,14 +1,12 @@ --- title: "列表操作符" -description: "筛选、排序和选择数组中的元素" icon: "filter" --- ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/use-dify/nodes/list-operator)。 -列表操作符节点通过筛选、排序和选择特定元素来处理数组。当你需要处理混合文件上传、大型数据集或任何需要在下游处理之前进行分离或组织的数组数据时，请使用它。 -支持的输入数据类型包括 `array[string]`、`array[number]`、`array[file]` 和 `array[boolean]`。 +列表操作符节点通过筛选、排序和选择特定元素来处理数组。当你需要处理混合文件上传、大型数据集或任何需要在下游处理之前进行分离或组织的数组数据时，请使用它。 列表操作符界面 @@ -24,6 +22,16 @@ icon: "filter" 数组处理示例 +## 支持的数据类型 + +该节点处理不同的数组类型，并提供相应的筛选选项： + +**Array[string]** - 文本列表、类别、名称或任何字符串集合 + +**Array[number]** - 数值数据、分数、测量值或计算结果 + +**Array[file]** - 具有丰富元数据筛选功能的混合文件上传 + ## 操作 ### 筛选 @@ -91,4 +99,26 @@ icon: "filter" 3. **适当处理** - 图像被直接分析，文档进行文本提取 4. **合并结果** - 将处理后的输出合并为统一响应 -这种模式自动将不同文件类型路由到适当的处理器，创建无缝的多模态用户体验。 \ No newline at end of file +这种模式自动将不同文，创建无缝的多模态用户体验。 + +## 常见用例 + +**文件类型路由** - 根据内容类型将混合上传分离到专门的处理管道中。 + +**数据筛选** - 根据特定条件从大型数据集中提取相关子集。 + +**内容优先级排序** - 从集合中排序并选择最重要或最近的项目。 + +**质量控制** - 在处理前筛选出无效、超大或不支持的内容。 + +**批处理准备** - 将数据组织成可管理的块，用于下游迭代或并行处理。 + +## 最佳实践 + +**规划筛选条件** - 根据下游处理要求定义清晰的筛选规则。 + +**使用适当的输出类型** - 根据下游节点如何使用数据，选择完整数组、第一条记录或最后一条记录。 + +**处理空结果** - 考虑筛选器返回无匹配时会发生什么，并规划适当的后备逻辑。 + +**使用真实数据测试** - 使用实际用户上传验证筛选行为，确保在生产环境中可靠运行。 diff --git a/zh/use-dify/nodes/llm.mdx b/zh/use-dify/nodes/llm.mdx index 6c76e1cee..8d7883e68 100644 --- a/zh/use-dify/nodes/llm.mdx +++ b/zh/use-dify/nodes/llm.mdx @@ -1,11 +1,11 @@ --- title: "大语言模型" -description: "调用语言模型进行文本生成和分析" icon: "brain" --- ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/use-dify/nodes/llm)。 + 大型语言模型节点调用语言模型来处理文本、图像和文档。它向你配置的模型发送提示词并捕获其响应，支持结构化输出、上下文管理和多模态输入。 @@ -13,7 +13,7 @@ icon: "brain" - 在使用大型语言模型节点之前，请先在**系统设置 → 模型供应商**中配置至少一个模型供应商。 + 在使用大型语言模型节点之前，请先在**系统设置 → 模型供应商**中配置至少一个模型供应商。请参阅[模型配置指南](/zh/use-dify/workspace/model-providers)了解设置说明。 ## 模型选择和参数 @@ -54,7 +54,7 @@ Answer using only this context: Question: {{user_question}} ``` -当使用来自知识检索的上下文变量时，Dify 会自动跟踪引用，以便用户看到信息来源。 +当使用来自知识检索的上下文变量时，Dify 会自动跟踪引用与归属，以便用户看到信息来源。 ## 结构化输出 @@ -83,7 +83,7 @@ Question: {{user_question}} - 用自然语言描述需求，让 AI 生成 Schema。 + 用自然语言描述需求，让 AI 生成 Schema @@ -93,23 +93,28 @@ Question: {{user_question}} ## 记忆和文件处理 -![](/images/llm-memory.png) -启用记忆以在聊天流对话中的多个大型语言模型调用之间维护上下文。启用后，之前的交互将作为格式化的用户-助手输出包含在后续提示词中。你可以通过编辑 `USER` 模板来自定义用户提示词的内容。记忆是节点特定的，不会在不同对话之间持续存在。 +启用**记忆**以在工作流运行中的多个大型语言模型调用之间维护上下文。该节点在后续提示词中包含之前的交互。记忆是节点特定的，不会在工作流运行之间持续存在。 对于**文件处理**，将文件变量添加到多模态模型的提示词中。GPT-4V 处理图像，Claude 直接处理 PDF，而其他模型可能需要预处理。 ### 视觉能力配置 处理图像时，你可以控制细节级别： -- **高细节** - 对复杂图像具有更好的准确性但使用更多令牌 -- **低细节** - 对简单图像进行更快处理，使用较少令牌 +- **高细节** - 对复杂图像具有更好的准确性但使用更多标记数 +- **低细节** - 对简单图像进行更快处理，使用较少标记数 -视觉能力的默认变量选择器是 `userinput.files`，它会自动从用户输入节点获取文件。 +视觉能力的默认变量选择器是 `sys.files`，它会自动从开始节点获取文件。 File Processing +对于完成模型中的对话历史，插入对话变量以维护多轮对话上下文： + + + Conversation History + + ## Jinja2 模板支持 大型语言模型提示词支持 Jinja2 模板以进行高级变量处理。当你使用 Jinja2 模式（`edition_type: "jinja2"`）时，你可以： diff --git a/zh/use-dify/nodes/trigger/overview.mdx b/zh/use-dify/nodes/trigger/overview.mdx index b9e45cfd5..89636c59e 100644 --- a/zh/use-dify/nodes/trigger/overview.mdx +++ b/zh/use-dify/nodes/trigger/overview.mdx @@ -3,29 +3,26 @@ title: 触发器 sidebarTitle: "概述" --- - ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/use-dify/nodes/trigger/overview)。 - ## 简介 - 触发器仅适用于工作流应用。 + 触发器仅适用于 Workflow 应用。 -触发器是一种开始节点，能够使工作流定时运行或当外部系统（例如 GitHub、Gmail 或你自己的内部系统）的特定事件发生时自动运行，而不是只能通过用户交互或 API 调用才能启动。 +触发器是一种开始节点，能够使 Workflow 定时运行或当外部系统（例如 GitHub、Gmail 或你自己的内部系统）的特定事件发生时自动运行，而不是只能通过用户交互或 API 调用才能启动。 -基于以上特性，触发器可用于自动执行重复任务，或将工作流与第三方系统集成以实现自动化数据同步与处理。 +基于以上特性，触发器可用于自动执行重复任务，或将 Workflow 与第三方系统集成以实现自动化数据同步与处理。 -一个工作流可同时拥有多个并行的触发器。你也可以在同一画布上构建多个独立的、以不同触发器作为起点的工作流。 +一个 Workflow 可同时拥有多个并行的触发器。你也可以在同一画布上构建多个独立的、以不同触发器作为起点的 Workflow。 - 对于 Sandbox 套餐，每个工作流最多可添加 2 个触发器。[升级](https://dify.ai/zh/pricing) 以添加更多。 + 对于 Sandbox 套餐，每个 Workflow 最多可添加 2 个触发器。[升级](https://dify.ai/zh/pricing) 以添加更多。 -每次工作流运行的触发源将显示在 **日志** 中。 +每次 Workflow 运行的触发源将显示在 **日志** 中。 - 在 Dify Cloud 上，触发器事件（由触发器启动的工作流运行）受套餐配额限制。详见 [套餐对比](https://dify.ai/zh/pricing)。 - + 在 Dify Cloud 上，触发器事件（由触发器启动的 Workflow 运行）受套餐配额限制。详见 [套餐对比](https://dify.ai/zh/pricing)。 工作区所有者和管理员可在 **设置** > **账单** 页面查看剩余配额。 @@ -33,28 +30,24 @@ sidebarTitle: "概述" - [定时触发器](/zh/use-dify/nodes/trigger/schedule-trigger) - - 在指定的时间点自动运行工作流。 + - 在指定的时间点自动运行 Workflow。 - 示例：每天早上 9 点自动生成销售报告，并通过电子邮件发送给团队成员。 - - 每个工作流最多只能有一个定时触发器。 - - - [插件触发器](/zh/use-dify/nodes/trigger/plugin-trigger) - - 通过触发器插件订阅外部系统的特定事件，当订阅事件发生时自动运行工作流。 + - 通过触发器插件订阅外部系统的特定事件，当订阅事件发生时自动运行 Workflow。 - 示例：通过订阅 Slack 触发器插件中的`频道中的新消息`事件，自动分析并归档特定频道中的新消息。 - [Webhook 触发器](/zh/use-dify/nodes/trigger/webhook-trigger) - - 通过自定义 webhook 订阅外部系统的特定事件，当订阅事件发生时自动运行工作流。 + - 通过自定义 webhook 订阅外部系统的特定事件，当订阅事件发生时自动运行 Workflow。 - 示例：当电商平台通过 HTTP 请求发送包含订单详情的新订单时，自动处理该订单。 - 插件触发器和 Webhook 触发器均可让工作流具备 *事件驱动*（基于事件运行）的特性。选择时，可参考以下思路： + 插件触发器和 Webhook 触发器均可让 Workflow 具备 *事件驱动*（基于事件运行）的特性。选择时，可参考以下思路： 1. 当你的目标外部系统有可用的触发器插件时，使用 **插件触发器**。你只需订阅该插件中支持的事件即可。 @@ -63,7 +56,7 @@ sidebarTitle: "概述" ## 启用或禁用触发器 -在右侧调出的 **快捷设置** 菜单中，你可以启用或禁用 *已发布* 的触发器。被禁用的触发器不会触发工作流。 +在右侧调出的 **快捷设置** 菜单中，你可以启用或禁用 *已发布* 的触发器。被禁用的触发器不会触发 Workflow。 只有已发布的触发器才会出现在 **快捷设置** 中。若未看到某个已添加的触发器，请先确保它已被发布。 @@ -73,7 +66,7 @@ sidebarTitle: "概述" ## 测试多个触发器 -当一个工作流有多个触发器时，可点击 **测试运行** > **运行所有触发器** 以测试所有触发器。第一个运行的触发器将启动工作流，其余触发器将被忽略。 +当一个 Workflow 有多个触发器时，可点击 **测试运行** > **运行所有触发器** 以测试所有触发器。第一个运行的触发器将启动 Workflow，其余触发器将被忽略。 点击 **运行所有触发器** 后： diff --git a/zh/use-dify/nodes/trigger/plugin-trigger.mdx b/zh/use-dify/nodes/trigger/plugin-trigger.mdx index a383b4cef..ae44f9845 100644 --- a/zh/use-dify/nodes/trigger/plugin-trigger.mdx +++ b/zh/use-dify/nodes/trigger/plugin-trigger.mdx @@ -2,32 +2,30 @@ title: 插件触发器 --- - ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/use-dify/nodes/trigger/plugin-trigger)。 - ## 简介 - 触发器仅适用于工作流应用。 + 触发器仅适用于 Workflow 应用。 -插件触发器能够让工作流在特定外部事件发生时自动运行。你只需通过触发器插件订阅事件，并将相应的插件触发器添加到工作流中即可。 +插件触发器能够让 Workflow 在特定外部事件发生时自动运行。你只需通过触发器插件订阅事件，并将相应的插件触发器添加到 Workflow 中即可。 -例如，假设你安装了一个 GitHub 触发器插件。它提供许多可订阅的 GitHub 事件，包括 `Pull Request`、`Push` 和 `Issue`。若你订阅了 `Pull Request` 事件，并将对应的 `Pull Request` 插件触发器添加到工作流中，那么每当有人在指定仓库中创建 pull request 时，工作流就会自动运行。 +例如，假设你安装了一个 GitHub 触发器插件。它提供许多可订阅的 GitHub 事件，包括 `Pull Request`、`Push` 和 `Issue`。若你订阅了 `Pull Request` 事件，并将对应的 `Pull Request` 插件触发器添加到 Workflow 中，那么每当有人在指定仓库中创建 pull request 时，Workflow 就会自动运行。 ## 添加和配置插件触发器 -1. 在工作流画布上，单击右键并选择 **添加节点** > **开始**，然后选择可用的插件触发器，或在 [Dify 插件市场](https://marketplace.dify.ai/?language=zh-Hans&category=trigger) 中搜索更多插件。 +1. 在 Workflow 画布上，单击右键并选择 **添加节点** > **开始**，然后选择可用的插件触发器，或在 [Dify 插件市场](https://marketplace.dify.ai/?language=zh-Hans&category=trigger) 中搜索更多插件。 - 若未找到合适的触发器插件，你可以 [向社区请求](https://github.com/langgenius/dify-plugins/issues/new?template=plugin_request.yaml)、[自行开发](/zh/develop-plugin/dev-guides-and-walkthroughs/trigger-plugin)，或者改用 [Webhook 触发器](/zh/use-dify/nodes/trigger/webhook-trigger)。 - - 一个工作流可同时拥有多个并行的插件触发器。当并行的分支连续包含相同节点时，可在相同部分之前添加 [变量聚合节点](/zh/use-dify/nodes/variable-aggregator) 以合并分支，而无需在每个分支中分别重复添加相同的节点。 + - 一个 Workflow 可同时拥有多个并行的插件触发器。当并行的分支连续包含相同节点时，可在相同部分之前添加 [变量聚合节点](/zh/use-dify/nodes/variable-aggregator) 以合并分支，而无需在每个分支中分别重复添加相同的节点。 2. 选择一个现有订阅或 [创建新订阅](#创建新订阅)。 - 在 **插件** 页面的插件详情面板中，可查看某个特定订阅正在被多少个工作流使用。 + 在 **插件** 页面的插件详情面板中，可查看某个特定订阅正在被多少个 Workflow 使用。 3. 配置其他必需设置。 @@ -38,6 +36,10 @@ title: 插件触发器 ## 创建新订阅 + + 订阅一旦创建就无法修改。如需修改，请删除现有订阅并创建新订阅。 + + 每个工作区中，一个触发器插件支持最多创建 10 个订阅。 @@ -61,7 +63,7 @@ Dify 支持通过以下两种方法创建订阅（webhook），但每个插件 创建订阅时，建议选择所有可用的事件。 - 仅当关联的订阅中包含触发器对应的事件时，插件触发器才会正常工作。若选择所有可用的事件，后续添加到工作流中的任何插件触发器均可使用同一个订阅，而无需更新或创建新订阅。 + 仅当关联的订阅中包含触发器对应的事件时，插件触发器才会正常工作。若选择所有可用的事件，后续添加到 Workflow 中的任何插件触发器均可使用同一个订阅，而无需创建新订阅。 @@ -91,7 +93,7 @@ Dify 支持通过以下两种方法创建订阅（webhook），但每个插件 3. 填写订阅名称，选择你想要订阅的事件，并配置其他必需设置。 - 建议选择所有可用的事件，你可以随时在 **插件** 页面的插件详情面板中更改你的选择。 + 建议选择所有可用的事件。 4. 点击 **创建**。 @@ -113,7 +115,7 @@ Dify 支持通过以下两种方法创建订阅（webhook），但每个插件 4. 填写订阅名称，选择你想要订阅的事件，并配置其他必需设置。 - 建议选择所有可用的事件，你可以随时在 **插件** 页面的插件详情面板中更改你的选择。 + 建议选择所有可用的事件。 5. 点击 **创建**。 @@ -138,7 +140,7 @@ Dify 支持通过以下两种方法创建订阅（webhook），但每个插件 3. 填写订阅名称，选择你想要订阅的事件，并配置其他必需设置。 - 建议选择所有可用的事件，你可以随时在 **插件** 页面的插件详情面板中更改你的选择。 + 建议选择所有可用的事件。 4. 点击 **创建**。 @@ -181,4 +183,4 @@ Dify 支持通过以下两种方法创建订阅（webhook），但每个插件 ## 测试插件触发器 -如需测试未发布的插件触发器，必须先点击 **运行此步骤** 或测试运行整个工作流，使触发器进入监听状态。否则，即使订阅的事件发生，也不会被触发器捕获。 \ No newline at end of file +如需测试未发布的插件触发器，必须先点击 **运行此步骤** 或测试运行整个 Workflow，使触发器进入监听状态。否则，即使订阅的事件发生，也不会被触发器捕获。 \ No newline at end of file diff --git a/zh/use-dify/nodes/trigger/schedule-trigger.mdx b/zh/use-dify/nodes/trigger/schedule-trigger.mdx index f5940f171..f23205d8b 100644 --- a/zh/use-dify/nodes/trigger/schedule-trigger.mdx +++ b/zh/use-dify/nodes/trigger/schedule-trigger.mdx @@ -2,30 +2,30 @@ title: 定时触发器 --- - ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/use-dify/nodes/trigger/schedule-trigger)。 - ## 简介 - - 触发器仅适用于工作流应用。 - - - 每个工作流最多只能有一个定时触发器。 + 触发器仅适用于 Workflow 应用。 -定时触发器能够让工作流在指定的时间自动运行，适用于执行周期性重复任务，如生成每日报告或发送定时通知。 +定时触发器能够让 Workflow 在指定的时间自动运行，适用于执行周期性重复任务，如生成每日报告或发送定时通知。 ## 添加定时触发器 -在工作流画布上，单击右键并选择 **添加节点** > **开始** > **定时触发器**。 +在 Workflow 画布上，单击右键并选择 **添加节点** > **开始** > **定时触发器**。 + + + 一个 Workflow 可同时拥有多个并行的定时触发器。当并行的分支连续包含相同节点时，可在相同部分之前添加 [变量聚合节点](/zh/use-dify/nodes/variable-aggregator) 以合并分支，而无需在每个分支中分别重复添加相同的节点。 + ## 配置定时触发器 -你可以使用默认的可视化配置或 Cron 表达式来配置工作流的运行计划。 +你可以使用默认的可视化配置或 Cron 表达式来配置 Workflow 的运行计划。 完成配置后，你将看到接下来 5 次的计划运行时间。 - 定时触发器不产生任何输出变量。但每当其触发工作流时，都会更新系统变量 `sys.timestamp`（每次工作流运行的开始时间）。 + 定时触发器不产生任何输出变量。但每当其触发 Workflow 时，都会更新系统变量 `sys.timestamp`（每次工作流运行的开始时间）。 ### 使用可视化配置 @@ -42,7 +42,7 @@ title: 定时触发器 #### 标准格式 -Cron 表达式是一段可用于定义工作流运行计划的字符串，由五个用空格分隔的字段组成，每个字段代表不同的时间单位。 +Cron 表达式是一段可用于定义 Workflow 运行计划的字符串，由五个用空格分隔的字段组成，每个字段代表不同的时间单位。 确保每个字段之间有一个空格。 @@ -61,12 +61,12 @@ Cron 表达式是一段可用于定义工作流运行计划的字符串，由五 当同时为 **日** 和 **星期几** 字段指定值时，触发器将在匹配 *任一* 字段的日期运行。 - 例如，`1 2 3 4 4` 会在 4 月 3 日 *以及* 4 月的每个星期四触发工作流，而不仅仅是在 4 月 3 号当天刚好是星期四时触发。 + 例如，`1 2 3 4 4` 会在 4 月 3 日 *以及* 4 月的每个星期四触发 Workflow，而不仅仅是在 4 月 3 号当天刚好是星期四时触发。 #### 特殊字符 -| 字符 | 描述 | 示例 | +|
字符
| 描述 | 示例 | |:-----------|:-------------|:---------| | `*` | 表示「每个」。 | **小时** 字段中的 `*` 表示「每个小时」。 | | `,` | 分隔多个值。 | **星期几** 字段中的 `1,3,5` 表示「星期一、星期三和星期五」。 | diff --git a/zh/use-dify/nodes/user-input.mdx b/zh/use-dify/nodes/user-input.mdx index 9e3433407..0e3def687 100644 --- a/zh/use-dify/nodes/user-input.mdx +++ b/zh/use-dify/nodes/user-input.mdx @@ -1,6 +1,6 @@ --- title: "用户输入" -description: "收集用户输入以启动工作流和对话流应用程序" +description: "工作流和对话流应用程序的入口点" icon: "input-text" --- @@ -8,11 +8,9 @@ icon: "input-text" ## 简介 -用户输入节点允许你定义从最终用户收集哪些内容作为应用程序的输入。 +用户输入节点是一种开始节点，你可以在其中定义应用程序运行时从最终用户收集的信息。 -使用此节点启动的应用程序*按需*运行，可以通过直接用户交互或 API 调用启动。 - -你还可以将这些应用程序发布为独立的 Web 应用程序或 MCP 服务器，通过后端服务 API 公开它们，或在其他 Dify 应用程序中作为工具使用。 +使用此节点启动的应用程序按需运行，通过直接用户交互或 API 调用启动。你还可以将这些应用程序发布为独立的 Web 应用程序或 MCP 服务器，通过后端服务 API 公开它们，或在其他 Dify 应用程序中作为工具使用。 每个应用程序画布只能包含一个用户输入节点。 @@ -36,16 +34,16 @@ icon: "input-text" ### 自定义 -你可以在用户输入节点中配置自定义输入字段，以收集不同类型的用户输入。每个字段都会成为下游节点可以引用的变量。 +你可以在用户输入节点中配置自定义输入字段，以从最终用户收集信息。每个字段都会成为下游节点可以引用的变量。例如，如果你添加一个变量名为 `user_name` 的输入字段，你可以在整个工作流中将其引用为 `{{user_name}}`。 + +你可以选择七种类型的输入字段来处理不同类型的用户输入。 **标签名称**会显示给你的最终用户。 - 在对话流应用程序中，你可以**隐藏**任何用户输入字段，使其对最终用户不可见，同时保持在对话流中可引用。 - - 请注意，**必填**字段无法隐藏。 + 在对话流应用程序中，你可以**隐藏**任何输入变量，使其对最终用户不可见，同时保持在对话流中可引用。 #### 文本输入 @@ -53,11 +51,11 @@ icon: "input-text" - 接受最多 256 个字符。用于姓名、电子邮件地址、标题或任何单行的简短文本输入。 + 短文本字段接受最多 256 个字符。用于姓名、电子邮件地址、标题或任何单行的简短文本输入。 - 允许无长度限制的长文本。它为用户提供多行文本区域，用于详细响应或描述。 + 段落字段允许无长度限制的长文本。它为用户提供多行文本区域，用于详细响应或描述。 @@ -66,21 +64,15 @@ icon: "input-text" - 显示带有预定义选项的下拉菜单。用户只能从列出的选项中选择，确保数据一致性并防止无效输入。 + 选择字段显示带有预定义选项的下拉菜单。用户只能从列出的选项中选择，确保数据一致性并防止无效输入。 - 仅限数值输入——适用于数量、评分、ID 或任何需要数学处理的数据。 + 数字字段仅限数值输入——适用于数量、评分、ID 或任何需要数学处理的数据。 - 提供简单的是/否选项。当用户选中该框时，输出为 `true`；否则为 `false`。用于确认或任何需要二元选择的情况。 - - - - 接受 JSON 对象格式的数据，适用于将复杂的嵌套数据结构传递到你的应用程序。 - - 你可以选择定义 JSON schema 来验证输入内容，并指导用户了解预期的数据结构和验证要求。定义 schema 后，你还可以在其他节点中引用该对象的各个属性。 + 复选框字段提供简单的是/否选项。当用户选中该框时，输出为 `true`；否则为 `false`。用于确认或任何需要二元选择的情况。 @@ -88,30 +80,29 @@ icon: "input-text" - 允许用户上传任何支持类型的一个文件，可以从设备上传或通过文件 URL。上传的文件作为包含文件元数据（名称、大小、类型等）的变量可用。 + 单文件字段允许用户上传任何支持类型的一个文件，可以从设备上传或通过文件 URL。上传的文件作为包含文件元数据（名称、大小、类型等）的变量可用。 - 支持一次上传多个文件。它适用于批量处理文档、图像或其他文件。 - + 文件列表字段的工作方式类似于单文件，但支持一次上传多个文件。它适用于批量处理文档、图像或其他文件。 - 使用列表操作符节点来过滤、排序或提取上传文件列表中的特定文件以进行进一步处理。 + 你可以使用列表操作符节点来过滤、排序或提取上传文件列表中的特定文件以进行进一步处理。 **文件处理** -由于用户输入节点仅收集文件——它不读取或解析其内容——上传的文件必须由后续节点适当处理。例如： +通过用户输入节点上传的文件必须由后续节点适当处理。用户输入节点仅收集文件；它不读取或解析其内容。 -- 文档文件可以路由到文档提取器节点以进行文本提取，以便 LLM 能够理解其内容。 +因此，你需要连接特定节点来提取和处理文件内容。例如： +- 文档文件可以路由到文档提取器节点以进行文本提取，以便 LLM 能够理解其内容。 - 图像可以发送到具有视觉能力的 LLM 节点或专门的图像处理工具节点。 - - CSV 或 JSON 等结构化数据文件可以使用代码节点进行解析和转换。 - 当用户上传混合类型的多个文件（例如，图像和文档）时，你可以使用列表操作符节点按文件类型分离它们，然后将它们路由到不同的处理分支。 + 当用户上传混合类型的多个文件（例如，图像和文档）时，你可以使用列表操作符节点按文件类型分离它们，然后将它们路由到适当的处理分支。 ## 下一步 @@ -119,7 +110,5 @@ icon: "input-text" 设置用户输入节点后，你可以将其连接到其他节点以处理收集的数据。常见模式包括： - 将输入发送到 LLM 节点进行处理。 - -- 使用知识检索节点查找与输入相关的信息。 - -- 使用 If/Else 节点根据输入创建条件分支。 \ No newline at end of file +- 使用知识检索节点根据输入查找相关信息。 +- 根据输入使用条件逻辑将执行路径路由到不同的分支。 diff --git a/zh/use-dify/nodes/variable-aggregator.mdx b/zh/use-dify/nodes/variable-aggregator.mdx index deb9c432e..365179d97 100644 --- a/zh/use-dify/nodes/variable-aggregator.mdx +++ b/zh/use-dify/nodes/variable-aggregator.mdx @@ -1,11 +1,11 @@ --- title: "变量聚合器" -description: "将来自不同工作流分支的变量组合成统一输出" icon: "merge" --- ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/use-dify/nodes/variable-aggregator)。 + 变量聚合器节点将来自不同执行路径的变量组合成单一的统一输出。当多个分支产生相似输出时，该节点通过创建一个一致的变量引用，消除了对重复下游处理的需求。 ## 分支问题 @@ -54,7 +54,6 @@ icon: "merge" - **String** - 来自不同处理分支的文本输出 - **Number** - 数值计算、分数或测量值 - **Object** - 具有相似架构的结构化数据对象 -- **Boolean** - 真/假值 - **Array** - 列表、集合或多个结果 ### 输出行为 @@ -67,4 +66,24 @@ icon: "merge" 高级工作流（v0.6.10+）可以同时聚合多组变量。每组都保持自己的类型约束，允许你在同一节点内并行聚合不同的数据类型。 -这在分支产生需要单独组合的多个相关输出时很有用 - 例如，从不同处理路径聚合文本摘要和数值分数。 \ No newline at end of file +这在分支产生需要单独组合的多个相关输出时很有用 - 例如，从不同处理路径聚合文本摘要和数值分数。 + +## 常见使用案例 + +**多类别处理** - 不同内容类型需要专门处理，但产生类似的输出，这些输出馈入通用下游逻辑。 + +**条件数据源** - 不同条件触发不同的知识检索或API调用，但所有结果都需要相同的最终处理。 + +**分支结果整合** - 复杂的分支逻辑产生各种输出，最终需要统一处理。 + +**错误处理** - 主处游节点可以一致地处理。 + +## 最佳实践 + +**规划数据类型** - 在连接到变量聚合器之前，确保所有分支都产生兼容的数据类型。 + +**一致的输出结构** - 聚合对象或数组时，在所有分支中保持一致的结构，以实现可预测的下游处理。 + +**使用描述性名称** - 清楚地命名聚合变量，以表明它们包含来自多个可能来源的结果。 + +**测试所有分支** - 验证每个可能的执行路径都产生有效的输出，在聚合时能够正确工作。 diff --git a/zh/use-dify/nodes/variable-assigner.mdx b/zh/use-dify/nodes/variable-assigner.mdx index bc5d8954d..ce9a688b3 100644 --- a/zh/use-dify/nodes/variable-assigner.mdx +++ b/zh/use-dify/nodes/variable-assigner.mdx @@ -1,12 +1,12 @@ --- title: "变量赋值器" -description: "在对话流应用中管理持久化会话变量" icon: "pen-to-square" --- ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/use-dify/nodes/variable-assigner)。 -变量赋值器节点通过写入会话变量（在[这里](/zh/use-dify/getting-started/key-concepts#变量)了解不同类型的变量）来管理对话流应用中的持久化数据。与每次执行都会重置的常规工作流变量不同，会话变量在整个聊天会话期间持续存在。 + +变量赋值器节点通过写入会话变量（在[这里](cn/use-dify/getting-started/key-concepts#variables)了解不同类型的变量）来管理对话流应用中的持久化数据。与每次执行都会重置的常规工作流变量不同，会话变量在整个聊天会话期间持续存在。 Variable Assigner interface @@ -39,58 +39,46 @@ icon: "pen-to-square" 不同变量类型根据其数据结构支持不同的操作： - - - **覆写** - 用另一个字符串变量替换 + + **覆写** - 用新内容替换整个字符串值 - - **清除** - 移除当前值 + **清除** - 清空变量，将其设置为null或空白 - - **设置** - 手动分配一个固定值 + **设置** - 手动输入固定值 - - - **覆写** - 用另一个数字变量替换 + + **覆写** - 完全替换数字值 - - **清除** - 移除当前值 + **清除** - 设置为null或空状态 - - **设置** - 手动分配一个固定值 + **设置** - 手动输入特定数字值 - - **算术运算** - 对当前值进行加、减、乘、除操作 - - - - - **覆写** - 用另一个布尔变量替换 - - - **清除** - 移除当前值 - - - **设置** - 手动分配一个固定值 + **算术运算** - 对当前值进行加、减、乘、除操作 - - - **覆写** - 用另一个对象变量替换 + + **覆写** - 用新数据替换整个对象 - - **清除** - 移除当前值 + **清除** - 清空对象，移除所有属性 - - **设置** - 手动定义对象结构和值 + **设置** - 手动定义对象结构和值 - - - **覆写** - 用同类型的另一个数组变量替换 + + **覆写** - 用新数据替换整个数组 - - **清除** - 移除数组中的所有元素 + **清除** - 清空数组，移除所有元素 - - **追加** - 在数组末尾添加单个元素 + **追加** - 在数组末尾添加一个项目 - - **扩展** - 添加同类型另一个数组中的所有元素 + **扩展** - 从另一个数组添加多个项目 - - **移除第一个/最后一个** - 移除数组中的第一个或最后一个元素 - - - 数组操作在构建记忆系统、清单和随时间增长的对话历史记录方面特别强大。 - - + **移除** - 从第一个或最后一个位置删除项目 +数组操作在构建记忆系统、清单和随时间增长的对话历史记录方面特别强大。 ## 常见实现模式 @@ -112,7 +100,7 @@ icon: "pen-to-square" User preferences workflow -使用**覆写**模式从用户输入中捕获初始偏好，然后在所有后续大型语言模型响应中引用它们，实现个性化交互。 +从用户输入中捕获初始偏好，然后在所有后续大型语言模型响应中引用它们，实现个性化交互。 ### 渐进式清单 @@ -123,3 +111,15 @@ icon: "pen-to-square" 使用数组会话变量跟踪已完成的项目。变量赋值器在每轮更新清单，而大型语言模型引用它来指导用户完成剩余任务。 + +## 最佳实践 + +**选择适当的数据类型** - 对于不断增长的集合使用数组，对于结构化数据使用对象，对于单个值使用简单类型。 + +**使用描述性变量名** - 清晰地命名会话变量以表明其用途和内容。 + +**处理数据增长** - 监控数组和对象大小，防止在长对话中过度使用内存。 + +**初始化变量** - 为会话变量设置初始值以防止未定义行为。 + +**适当时清除** - 在开始新流程或会话时使用清除操作来重置变量。 diff --git a/zh/use-dify/pages/build/mcp.mdx b/zh/use-dify/pages/build/mcp.mdx new file mode 100644 index 000000000..ca5f1dac0 --- /dev/null +++ b/zh/use-dify/pages/build/mcp.mdx @@ -0,0 +1,108 @@ +--- +title: "使用 MCP 工具" +icon: "microchip" +--- + + ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/use-dify/build/mcp)。 + + +将来自 [MCP 服务器](https://modelcontextprotocol.io/introduction) 的外部工具连接到你的 Dify 应用程序。你可以使用不断增长的 [MCP 生态系统](https://mcpservers.org/) 中的工具，而不仅仅是内置工具。 + + + 本内容涵盖在 Dify 中使用 MCP 工具。要将 Dify 应用程序发布为 MCP 服务器，请参阅[这里](/zh/use-dify/publish/publish-mcp)。 + + + + 目前仅支持使用 [HTTP 传输](https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/architecture#transport-layer) 的 MCP 服务器。 + + +## 添加 MCP 服务器 + +在你的工作空间中转到**工具** → **MCP**。 + +![](/images/6cef1436fcc13a65ccedb54bcf5ab77eb87b8faba1098a85951839fb1907f2d2.png) + +点击**添加 MCP 服务器 (HTTP)**： + +![](/images/b5429131836c1caae84f4ce8b3b806221e39636723644961ce2f2a97d5421f16.png) + +**服务器 URL**：MCP 服务器的位置（如 `https://api.notion.com/mcp`） + +**名称和图标**：给它一个有用的名称。Dify 会尝试自动获取图标。 + +**服务器 ID**：唯一标识符（小写字母、数字、下划线、连字符，最多 24 个字符） + + + 一旦开始使用服务器 ID，就不要更改它。这将破坏任何使用该服务器工具的应用程序。 + + +## 接下来会发生什么 + +Dify 会自动： +1. 连接到服务器 +2. 处理任何 OAuth 认证 +3. 获取可用工具列表 +4. 使它们在你的应用程序构建器中可用 + +一旦找到工具，你将看到服务器卡片： + +![](/images/fcef5ecad1deca82a1d8988c4bcb7cec745a0cd47945ff05fca588502cfaafbc.png) + +## 管理服务器 + +点击任何服务器卡片可以： + +**更新工具**：当外部服务添加新工具时刷新 + +![](/images/7b526a64ff34b10a357511b2cd3e42f251a6786210eac71c58ca7bfccdf63f0c.png) + +**重新授权**：当令牌过期时修复认证 + +**编辑设置**：更改服务器详细信息（但不能更改 ID！） + +**移除**：断开服务器连接（这会破坏使用其工具的应用程序） + +## 使用 MCP 工具 + +连接后，MCP 工具会出现在你期望的所有地方： + +**在智能代理中**：工具按服务器分组显示（"Notion MCP » Create Page"） + +**在工作流中**：MCP 工具作为节点可用 + +**在智能代理节点中**：与常规智能代理相同 + +## 自定义工具 + +添加 MCP 工具时，你可以自定义它： + +![](/images/CleanShot2025-07-07at07.41.33@2x.png) + +**描述**：覆盖默认描述以使其更具体 + +**参数**：对于每个工具参数，选择： +- **自动**：让 AI 决定值 +- **固定**：设置一个永不改变的特定值 + +**示例**：对于搜索工具，将 `numResults` 设置为 5（固定），但保持 `query` 为自动。 + +## 分享应用程序 + +当你导出使用 MCP 工具的应用程序时： +- 导出内容包含服务器 ID +- 要在其他地方使用该应用程序，需要添加具有相同 ID 的相同服务器 +- 记录你的应用程序需要哪些 MCP 服务器 + +## 故障排除 + +**"未配置的服务器"**：检查 URL 并重新授权 + +**缺少工具**：点击"更新工具" + +**应用程序损坏**：你可能更改了服务器 ID。使用原始 ID 重新添加它。 + +## 提示 + +- 使用永久的、描述性的服务器 ID，如 `github-prod` 或 `crm-system` +- 在开发/测试/生产环境中保持相同的 MCP 设置 +- 为配置项设置固定值，为部署前测试 MCP 集成 diff --git a/zh/use-dify/pages/build/predefined-error-handling-logic.mdx b/zh/use-dify/pages/build/predefined-error-handling-logic.mdx new file mode 100644 index 000000000..80ac11855 --- /dev/null +++ b/zh/use-dify/pages/build/predefined-error-handling-logic.mdx @@ -0,0 +1,91 @@ +--- +title: "处理错误" +icon: "arrow-rotate-right" +--- + + ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/use-dify/build/predefined-error-handling-logic)。 + + +![](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/6e2655949889d4d162945d840d698649.png) +[大型语言模型](/en/use-dify/nodes/llm)、[HTTP](/en/use-dify/nodes/http-request)、[代码](/en/use-dify/nodes/code) 和 [工具](/en/use-dify/nodes/tools) +节点支持开箱即用的错误处理。当节点失败时，可以采用以下三种行为之一： + + + + 默认行为。当节点失败时，整个工作流停止。你会收到原始错误消息。 + + 适用于以下情况： + - 正在测试并希望查看哪里出了问题 + - 工作流无法在没有此步骤的情况下继续 + + + 当节点失败时，使用备用值代替。工作流继续运行。 + + ![](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/e9e5e757090679243e0c9976093c7e6c.png) + + **要求** + - 默认值必须与节点的输出类型匹配——如果输出字符串，你的默认值也必须是字符串。 + + **示例** + + 你的大型语言模型节点通常返回分析结果，但有时由于速率限制而失败。设置一个默认值，如： + + ``` + "抱歉，我暂时不可用。请几分钟后再试。" + ``` + + 现在用户会收到有用的消息，而不是损坏的工作流。 + + + 当节点失败时，触发一个单独的流程来处理错误。 + + ![](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/e5ea1af947818bd9e27cab3042c1c4f3.png) + + 失败分支用橙色高亮显示。你可以： + - 发送错误通知 + - 尝试不同的方法 + - 记录错误以进行调试 + - 使用备用服务 + + **示例** + + 你的主 API 失败，因此失败分支调用备用 API。用户永远不会知道出现了问题。 + + + +## 循环/迭代节点中的错误 + +当子节点在循环和迭代中失败时，这些控制流节点有自己的错误行为。 + +**循环节点** 总是在任何子节点失败时立即停止。整个循环终止并返回错误，阻止任何进一步的迭代运行。 + +**迭代节点** 让你通过错误处理模式设置选择如何处理子节点失败： + +- `terminated` - 当任何项目失败时立即停止处理（默认） +- `continue-on-error` - 跳过失败的项目并继续下一个 +- `remove-abnormal-output` - 继续处理但从最终输出中过滤掉失败的项目 + +当你将迭代设置为 `continue-on-error` 时，失败的项目在输出数组中返回 `null`。当你使用 `remove-abnormal-output` 时，输出数组仅包含成功的结果，使其比输入数组更短。 + +## 错误变量 + +使用默认值或失败分支时，你会得到两个特殊变量： + +- `error_type` - 发生了什么类型的错误（参见 [错误类型](cn/use-dify/debug/error-type)） +- `error_message` - 实际的错误详细信息 + +使用这些来： +- 向用户显示有用的消息 +- 向你的团队发送警报 +- 选择不同的恢复策略 +- 记录错误以进行调试 + +**示例** + +```text +{% if error_type == "rate_limit" %} +请求过多。请稍等片刻再试。 +{% else %} +出了点问题。我们的团队已收到通知。 +{% endif %} +``` diff --git a/zh/use-dify/pages/debug/history-and-logs.mdx b/zh/use-dify/pages/debug/history-and-logs.mdx new file mode 100644 index 000000000..53bcd86d6 --- /dev/null +++ b/zh/use-dify/pages/debug/history-and-logs.mdx @@ -0,0 +1,47 @@ +--- +title: "运行历史" +icon: "timer" +--- + + ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/use-dify/debug/history-and-logs)。 + + +Dify 会在每次工作流运行时记录详细的运行历史。你可以查看应用级别和各个节点的运行情况。 + + +对于发布后来自真实用户的运行历史，请参阅[运行历史和标注](/zh/use-dify/monitor/logs)。 + + +## 应用运行历史 + +每次工作流运行都会创建一个完整的日志条目。点击任何条目可以查看三个部分： + +![](https://assets-docs.dify.ai/2025/04/08a885858cfa6e8863faac891a5be319.png) + +### 结果 + +显示用户看到的最终输出。如果工作流失败，你将在这里看到错误消息。 + +![](https://assets-docs.dify.ai/2025/06/22856751d278ffad99d0533d2d96e125.png) + + +仅适用于工作流应用。 + + +### 详情 + +显示原始输入、最终输出和执行过程中的系统元数据。 + +![](https://assets-docs.dify.ai/2025/06/882b783cd843ab666f5bc3c06f78521d.png) + +### 追踪 + +准确显示工作流的执行过程，包括哪些节点按什么顺序运行、每个节点耗时多长，以及数据在节点间如何流动。这对于找出瓶颈和理解具有分支或循环的复杂工作流很有用。 + +![](https://assets-docs.dify.ai/2025/06/9e614ac01b1f6e0aeadda78c91ce93b7.png) + +## 节点运行历史 + +你也可以检查任何单个节点的最后一次执行。在节点配置面板中点击"最后运行"，查看其最近的输入、输出和时间详情。 + +![](https://assets-docs.dify.ai/2025/06/9c6e57236d85f426a930424863042d7d.png) diff --git a/zh/use-dify/pages/getting-started/introduction.mdx b/zh/use-dify/pages/getting-started/introduction.mdx new file mode 100644 index 000000000..a17df5b5e --- /dev/null +++ b/zh/use-dify/pages/getting-started/introduction.mdx @@ -0,0 +1,36 @@ +--- +title: "介绍" +mode: "wide" +icon: "key" +--- + + ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/use-dify/getting-started/introduction)。 + +Dify 是一个用于构建 AI 工作流的开源平台。通过在可视化画布上编排 AI 模型、连接数据源、定义处理流程，直接将你的领域知识转化为可运行的软件。 + +![853427c8123decb5ea3d163ae3bb8ab635d95e92f7ee14a2e51e54df06e94fd8.png](/images/853427c8123decb5ea3d163ae3bb8ab635d95e92f7ee14a2e51e54df06e94fd8.png) + + + + 数分钟内开始构建强大的应用 + + + 核心 Dify 构建模块解释 + + + 在你的笔记本电脑/服务器上安装 Dify + + + 与社区交流心得 + + + 查看过往版本的更新内容 + + + Dify 用例示例演练 + + + + + Dify 这个名字来自 **D**o **I**t **F**or **Y**ou。 + diff --git a/zh/use-dify/pages/getting-started/key-concepts.mdx b/zh/use-dify/pages/getting-started/key-concepts.mdx new file mode 100644 index 000000000..fb4a71b42 --- /dev/null +++ b/zh/use-dify/pages/getting-started/key-concepts.mdx @@ -0,0 +1,151 @@ +--- +title: "核心概念" +description: "Dify 核心概念快速概览" +icon: "circle-info" +--- + + ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/use-dify/getting-started/key-concepts)。 + + +### Dify 应用 + +Dify 专为智能体应用构建而设计。在 **Studio** 中，你可以通过拖拽界面快速构建智能体工作流并将其发布为应用。你可以通过 API、Web 或作为 [MCP 服务器](/zh/use-dify/publish/publish-mcp)访问已发布的应用。Dify 提供两种主要的应用类型：工作流和对话流。在创建新应用时，你需要选择一种应用类型。 + + +我们推荐选择工作流或对话流作为你的应用类型。但除了这些之外，Dify 还提供 3 种更基础的应用类型：聊天机器人、智能代理和文本生成器。 +22087830d0a6478d42d0c60e6eb88d19bca27be3c645f2bb0968d51330b7da72.png +这些应用类型在底层运行相同的工作流引擎，但提供了更简单的传统界面： +chatbot-interface.png + +### 工作流 + +构建工作流应用来处理单轮任务。Web 应用界面和 API 提供了便捷的批量执行多个任务的访问方式。 + + + 在底层，工作流构成了 Dify 中所有其他应用类型的基础。 + + +你可以指定如何以及何时启动工作流。有两种类型的开始节点： + +- **[用户输入](/zh/use-dify/nodes/user-input)**：通过直接用户交互或 API 调用触发应用程序。 + +- **[触发器](/zh/use-dify/nodes/trigger/overview)**：应用程序按计划自动运行或响应特定的第三方事件。 + +用户输入和触发器开始节点是互斥的——它们不能在同一画布上使用。要在它们之间切换，请右键单击当前开始节点 > **更改节点**。或者，删除当前开始节点并添加一个新节点。 + + + 只有由用户输入启动的工作流才能发布为独立的 Web 应用程序或 MCP 服务器，通过后端服务 API 公开，或在其他 Dify 应用程序中用作工具。 + + + +### 对话流 + +对话流是一种特殊类型的工作流应用，在对话的每一轮都会被触发。除了工作流功能外，对话流还具有存储和更新自定义对话特定变量的能力，在大型语言模型节点中启用记忆功能，并在对话流运行的不同节点流式传输格式化的文本、图像和文件。 + +与工作流不同，对话流不能使用[触发器](/zh/use-dify/nodes/trigger/overview)来启动。 + +### Dify 领域特定语言 + +所有 Dify 应用都可以导出为 Dify 自有领域特定语言的 YAML 文件，你也可以直接从这些领域特定语言文件创建 Dify 应用。这使得将应用移植到其他 Dify 实例并与他人分享变得容易。 + +### 变量 + +变量是存储信息的标记容器，因此你可以通过引用其名称来查找和使用该信息。在构建 Dify 应用时，你会遇到不同类型的变量： + +**输入**：你可以在[用户输入](/zh/use-dify/nodes/user-input)节点为你的应用最终用户指定任意数量的输入变量来填写。 + +CleanShot 2025-08-04 at 14.34.04@2x.png + +此外，用户输入节点还带有一组输入变量，你可以在流程中稍后引用。根据应用程序类型（工作流或对话流），会提供不同的变量。 + + + + + | 变量名 |
数据类型
| 描述 | 注释 | + |:----------------|:-----------|:-------------|:--------| + | `sys.user_id` | String | 用户 ID：系统在用户使用工作流应用程序时自动分配给每个用户的唯一标识符。用于区分不同的用户。 | | + | `sys.app_id` | String | 应用程序 ID：系统自动分配给每个应用程序的唯一标识符。此参数用于记录当前应用程序的基本信息。 | 此参数用于具有开发能力的用户区分和定位不同的工作流应用程序。 | + | `sys.workflow_id` | String | 工作流 ID：此参数记录当前工作流应用程序中所有节点的信息。 | 此参数可供具有开发能力的用户用于跟踪和记录工作流中包含的节点信息。 | + | `sys.workflow_run_id` | String | 工作流运行 ID：用于记录工作流应用程序的运行时状态和执行日志。 | 此参数可供具有开发能力的用户用于跟踪应用程序的历史执行记录。 | + | `sys.timestamp` | String | 每次工作流执行的开始时间。 | | + + + + + | 变量名 |
数据类型
| 描述 | 注释 | + |:----------------|:-----------|:-------------|:--------| + | `sys.conversation_id` | String | 聊天框交互会话的唯一 ID，将所有相关消息分组到同一对话中，确保 LLM 在相同的主题和上下文中继续聊天。 | | + | `sys.dialogue_count` | Number | 用户与对话流应用程序交互期间的对话轮次数。每次聊天轮次后计数自动增加 1，可与 if-else 节点结合使用以创建丰富的分支逻辑。

例如，LLM 将在第 X 个对话轮次时审查对话历史并自动提供分析。 | | + | `sys.user_id` | String | 为每个应用程序用户分配一个唯一 ID，以区分不同的对话用户。 | 服务 API 不共享 WebApp 创建的对话。这意味着具有相同 ID 的用户将在 API 和 WebApp 界面之间具有单独的对话历史记录。 | + | `sys.app_id` | String | 应用程序 ID：系统自动分配给每个应用程序的唯一标识符。此参数用于记录当前应用程序的基本信息。 | 此参数用于具有开发能力的用户区分和定位不同的工作流应用程序。 | + | `sys.workflow_id` | String | 工作流 ID：此参数记录当前工作流应用程序中所有节点的信息。 | 此参数可供具有开发能力的用户用于跟踪和记录工作流中包含的节点信息。 | + | `sys.workflow_run_id` | String | 工作流运行 ID：用于记录工作流应用程序的运行时状态和执行日志。 | 此参数可供具有开发能力的用户用于跟踪应用程序的历史执行记录。 | + + + + +用户输入在每次工作流运行开始时设置，无法更新。 + +**输出**：每个节点产生一个或多个输出，可以在后续节点中引用。例如，大型语言模型节点有以下输出： + +Cl.57@2x.png + +与输入一样，节点输出也无法更新。 + +**环境变量**：使用环境变量来存储你应用特定的敏感信息，如 API 密钥。这允许在密钥和 Dify 应用本身之间进行清晰分离，因此在分享你的应用领域特定语言时，你不必承担暴露密码和密钥的风险。环境变量也是常量，无法更新。 + +**会话变量（仅对话流）**：这些变量是对话特定的——意味着它们在单个对话的多轮对话流运行中持续存在，因此你可以存储和访问动态信息，如待办事项列表和令牌成本。你可以通过变量分配器节点更新会话变量的值： + +2935cb58851e5c5407a08dde49f7d9738bb13aa0e64df24278e2104b316f6af6.png + +### 变量引用 + +在配置输入字段时，你可以通过从下拉菜单中选择，轻松将变量传递给任何节点： + +CleanShot 2025-08-04 at 15.13.33@2x.png + +你还可以通过键入 `/` 斜杠并从下拉菜单中选择所需变量，将变量值插入到复杂的文本输入中。 + +image.png diff --git a/zh/use-dify/pages/knowledge/connect-external-knowledge-base.mdx b/zh/use-dify/pages/knowledge/connect-external-knowledge-base.mdx new file mode 100644 index 000000000..d18abd998 --- /dev/null +++ b/zh/use-dify/pages/knowledge/connect-external-knowledge-base.mdx @@ -0,0 +1,143 @@ +--- +title: 连接外部知识库 +icon: "link" +--- + +> 为做出区别，独立于 Dify 平台之外的知识库在本文内均被统称为 **“外部知识库”** 。 + +## 功能简介 + +对于内容检索有着更高要求的进阶开发者而言，Dify 平台内置的知识库功能和文本检索和召回机制**存在限制，无法轻易变更文本召回结果。** + +出于对文本检索和召回的精确度有着更高追求，以及对内部资料的管理需求，部分团队选择自主研发 RAG 算法并独立维护文本召回系统、或将内容统一托管至云厂商的知识库服务（例如 [AWS Bedrock](https://aws.amazon.com/bedrock/)）。 + +作为中立的 LLM 应用开发平台，Dify 致力于给予开发者更多选择权。 + +**连接外部知识库**功能可以将 Dify 平台与外部知识库建立连接。通过 API 服务，AI 应用能够获取更多信息来源。这意味着： + +* Dify 平台能够直接获取托管在云服务提供商知识库内的文本内容，开发者无需将内容重复搬运至 Dify 中的知识库； +* Dify 平台能够直接获取自建知识库内经算法处理后的文本内容，开发者仅需关注自建知识库的信息检索机制，并不断优化与提升信息召回的准确度。 + + + + + +以下是连接外部知识的详细步骤： + + + + 为了确保你的外部知识库与 Dify 连接成功，请在建立 API 服务前仔细阅读由 Dify 编写的[外部知识库 API 规范](/zh/use-dify/knowledge/knowledge-and-documents-maintenance/maintain-dataset-via-api)。 + + + > 目前， Dify 连接外部知识库时仅具备检索权限，暂不支持对外部知识库进行优化与修改，开发者需自行维护外部知识库。 + + 前往 **“知识库”** 页，点击右上角的 **“外部知识库 API”**，轻点 **“添加外部知识库 API”**。 + + 按照页面提示，依次填写以下内容： + + * 知识库的名称，允许自定义名称，用于区分所连接的不同外部知识 API； + * API 接口地址，外部知识库的连接地址，示例 `api-endpoint/retrieval`；详细说明请参考[外部知识库 API](/zh/use-dify/knowledge/knowledge-and-documents-maintenance/maintain-dataset-via-api)； + * API Key，外部知识库连接密钥，详细说明请参考[外部知识库 API](/zh/use-dify/knowledge/knowledge-and-documents-maintenance/maintain-dataset-via-api)； + + + + + + + 前往 **“知识库”** 页，点击添加知识库卡片下方的 **“连接外部知识库”** 跳转至参数配置页面。 + + + + + + 填写以下参数： + + * **知识库名称与描述** + * **外部知识库 API** 选择在第二步中关联的外部知识库 API；Dify 将通过 API 连接的方式，调用存储在外部知识库的文本内容； + * **外部知识库 ID** 指定需要被关联的特定的外部知识库 ID，详细说明请参考[外部知识库 API](/zh/use-dify/knowledge/knowledge-and-documents-maintenance/maintain-dataset-via-api)。 + * **调整召回设置** + + **Top K：** 用户发起提问时，将请求外部知识 API 获取相关性较高的内容分段。该参数用于筛选与用户问题相似度较高的文本片段。默认值为 3，数值越高，召回存在相关性的文本分段也就越多。 + + **Score 阈值：** 文本片段筛选的相似度阈值，只召回超过设置分数的文本片段，默认值为 0.5。数值越高说明对于文本与问题要求的相似度越高，预期被召回的文本数量也越少，结果也会相对而言更加精准。 + + + + + + + + 建立与外部知识库的连接后，开发者可以在 **“召回测试”** 中模拟可能的问题关键词，预览从外部知识库召回的文本分段。若对于召回结果不满意，可以尝试修改召回参数或自行调整外部知识库的检索设置。 + + + + + + + - **Chatbot / Agent 类型应用** + + 在 Chatbot / Agent 类型应用内的编排页中的 **“上下文”** 内，选中带有 `EXTERNAL` 标签的外部知识库。 + + + + + + - **Chatflow / Workflow 类型应用** + + 在 Chatflow / Workflow 类型应用内添加 **“知识检索”** 节点，选中带有 `EXTERNAL` 标签的外部知识库。 + + +
+ + + + + 在 **“知识库”** 页，外部知识库的卡片右上角会带有 **EXTERNAL** 标签。进入需要修改的知识库，点击 **“设置”** 修改以下内容： + + * **知识库名称和描述** + * **可见范围** 提供 「 只有我 」 、 「 所有团队成员 」 和 「部分团队成员」 三种权限范围。不具有权限的人将无法访问该知识库。若选择将知识库公开至其它成员，则意味着其它成员同样具备该知识库的查看、编辑和删除权限。 + * **召回设置** + + **Top K:** 用户发起提问时，将请求外部知识 API 获取相关性较高的内容分段。该参数用于筛选与用户问题相似度较高的文本片段。默认值为 3，数值越高，召回存在相关性的文本分段也就越多。 + + **Score 阈值：** 文本片段筛选的相似度阈值，只召回超过设置分数的文本片段，默认值为 0.5。数值越高说明对于文本与问题要求的相似度越高，预期被召回的文本数量也越少，结果也会相对而言更加精准。 + + 外部知识库所关联的 **“外部知识库 API”** 和 **“外部知识 ID”** 不支持修改，如需修改请关联新的 “外部知识库 API” 并重新进行连接。 + + + +### 外部知识库连接示例 + +#### LlamaCloud + +[Dify 插件市场](https://marketplace.dify.ai/)内提供了 LlamaCloud 插件，可以帮助你快速连接 LlamaCloud 知识库，在 Dify 平台中使用由 LlamaCloud 提供的检索功能，而无需编写自定义 API。 + +插件市场中搜索 `LlamaCloud` 即可快速安装插件。 + +按照插件配置向导，填写 LlamaCloud 的 API 密钥和其他必要信息。完成配置后，你可以在知识库列表中看到连接的外部知识库。 + +**视频教程** + +以下视频详细展示了如何使用 LlamaCloud 插件连接外部知识库： + +