召回模式
当用户构建知识库问答类的 AI 应用时，如果在应用内关联了多个数据集，Dify 在检索时支持两种召回模式：N选1召回模式和多路召回模式。
N选1召回模式
根据用户意图和数据集描述，由 Agent 自主判断选择最匹配的单个数据集来查询相关文本，适合数据集区分度大且数据集数量偏少的应用。N选1召回模式依赖模型的推理能力，模型需要根据用户意图，选择最符合的一个数据集召回。在推理选择数据集时，数据集将作为 Agent 的工具类通过意图推理来进行选择，工具描述即数据集描述。
在用户上传数据集时，系统将自动为数据集创建一个摘要式的描述。为了在该模式下获得最佳的召回效果，你可以在“数据集->设置->数据集描述”中查看到系统默认创建的摘要描述，并检查该内容是否可以清晰的概括数据集的内容。
以下是 N 选 1 召回模式的技术流程图：
因此，在查询数据集过多，或者数据集描述差异较小时，该模式的保证召回的效果会受到影响。该模式更适用于数据集数量较少的应用。
提示：OpenAI Function Call 已支持多个工具调用，Dify 将在后续版本中升级该模式为 “N选M召回” 。\
多路召回模式
根据用户意图同时匹配所有数据集，从多路数据集查询相关文本片段，经过重排序步骤，从多路查询结果中选择匹配用户问题的最佳结果，需配置 Rerank 模型 API。在多路召回模式下，检索器会在所有与应用关联的数据集中去检索与用户问题相关的文本内容，并将多路召回的相关文档结果合并，并通过 Rerank 模型对检索召回的文档进行语义重排序。
在多路召回模式下，你需要配置 Rerank 模型，如何配置 Rerank 模型：🔗
以下是多路召回模式的技术流程图：
由于多路召回模式不依赖于模型的推理能力或数据集描述，该模式在多数据集检索时能够获得质量更高的召回效果，除此之外加入 Rerank 步骤也能有效改进文档召回效果。因此，当创建的知识库问答应用关联了多个数据集时，我们更推荐将召回模式配置为多路召回。 \
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