标签与筛选
标签提供了一种强大的方式来组织文档，并为向量搜索创建精确的筛选。通过将基于标签的筛选与语义搜索相结合，您可以从知识库中检索到所需的确切内容。
向文档添加标签
您可以为知识库中的任何文档添加自定义标签，以便更轻松地组织和分类内容，从而更方便地检索。
标签管理
- 自定义标签：创建适合您工作流程的标签系统
- 每个文档多个标签：每个文档可以应用多个标签，知识库中共有 7 个标签槽位，所有文档共享
- 标签组织：通过一致的标签将相关文档分组
标签最佳实践
- 一致的命名：在文档中使用标准化的标签名称
- 描述性标签：使用清晰、有意义的标签名称
- 定期清理：定期移除未使用或过时的标签
在知识块中使用标签
当标签与工作流程中的知识块结合时，其功能会变得更加强大。您可以将搜索限定在特定的标签内容中，确保您的 AI 代理获取最相关的信息。
搜索模式
知识块支持三种不同的搜索模式，具体取决于您提供的内容：
1. 仅标签搜索
当您仅提供标签（没有搜索查询）时：
- 直接检索：获取所有具有指定标签的文档
- 无向量搜索：结果仅基于标签匹配
- 快速性能：无需语义处理即可快速检索
- 精确匹配：仅返回具有所有指定标签的文档
使用场景：当您需要特定类别或项目的所有文档时
2. 仅向量搜索
当您仅提供搜索查询（无标签）时：
- 语义搜索：根据含义和上下文查找内容
- 完整知识库：搜索所有文档
- 相关性排序：结果按语义相似性排序
- 自然语言：使用问题或短语查找相关内容
使用场景：当您需要最相关的内容而不考虑组织结构时
3. 标签过滤 + 向量搜索结合
当您同时提供标签和搜索查询时：
- 首先：过滤文档，仅保留具有指定标签的文档
- 然后：在过滤后的子集中执行向量搜索
- 结果：仅从带标签的文档中获取语义相关的内容
使用场景：当您需要特定类别或项目中的相关内容时
搜索配置
标签过滤
- 多个标签：使用多个标签实现 OR 逻辑（文档必须包含一个或多个标签）
- 标签组合：混合不同类型的标签以实现精确过滤
- 大小写敏感性：标签匹配不区分大小写
- 部分匹配：需要精确匹配标签名称
向量搜索参数
- 查询复杂性：自然语言问题效果最佳
- 结果限制：配置要检索的内容块数量
- 相关性阈值：设置最低相似度分数
- 上下文窗口：根据您的使用场景调整内容块大小
与工作流的集成
知识块配置
- 选择知识库：选择要搜索的知识库
- 添加标签：指定过滤标签（可选）
- 输入查询：添加您的搜索查询（可选）
- 配置结果：设置要检索的内容块数量
- 测试搜索：在工作流中使用前预览结果
动态标签使用
- 变量标签：使用工作流变量作为标签值
- 条件过滤：根据工作流逻辑应用不同的标签
- 上下文感知搜索：根据对话上下文调整标签
- 多步骤过滤：通过工作流步骤优化搜索
性能优化
- 高效过滤：标签过滤在向量搜索之前进行，以提高性能
- 缓存：常用的标签组合会被缓存以提高速度
- 并行处理：可以同时运行多个标签搜索
- 资源管理：自动优化搜索资源
标签入门
- 规划标签结构：制定一致的命名规范
- 开始添加标签：为现有文档添加相关标签
- 测试组合：尝试标签与搜索查询的组合
- 集成到工作流中：将知识模块与标签策略结合使用
- 持续优化：根据搜索结果调整标签方法
标签将您的知识库从一个简单的文档存储转变为一个精确组织、可搜索的智能系统，使您的 AI 工作流能够以极高的精确度进行导航。