知識檢索節點

1. 定義

知識檢索節點用於根據使用者輸入的問題，從指定文件或知識庫中檢索相關內容片段。

該節點本身不直接產生最終回覆，而是負責尋找與問題相關的資料，並將檢索結果輸出給後續節點使用。通常會與 LLM 節點搭配使用，由 LLM 節點根據使用者問題和檢索結果產生最終回覆。

常見流程：

1. 使用者在開始節點輸入問題。
2. 知識檢索節點從指定文件中檢索相關片段。
3. LLM 節點結合使用者問題和檢索結果產生回答。

2. 可用於檢索的文件類型

GoInsight 的工作空間中，文件類型包括：

• 富文字文件
• 程式碼或純文字文件

其中，知識檢索節點主要用於知識問答場景，僅能選擇可檢索的富文字文件內容。

3. 新增節點

在工作流程編輯頁中，可以透過以下方式新增知識檢索節點：

• 在畫布上按右鍵，選擇知識檢索節點。
• 或點選上一節點末尾的「+」號，新增知識檢索節點。

4. 設定說明

輸入查詢

輸入查詢是用於檢索的問題或關鍵字。

插入前序變數，例如開始節點的 Query，該變數應為字串型別。

文件

文件用於指定檢索範圍。

點選「+」按鈕，可以新增需要檢索的工作空間文件。節點執行時，只會在已新增的文件範圍內搜尋相關片段。

Top K

Top K 用於控制最多回傳多少個相關片段。最多支援輸出 10 個引文。

例如：

• Top K = 3：最多回傳 3 個相關片段。
• Top K = 5：最多回傳 5 個相關片段。

數值越大，回傳內容越多，但也可能讓後續 LLM 節點處理更多無關或重複資訊。

來源相關性

來源相關性用於控制檢索結果與查詢內容的匹配程度。

數值越高，結果通常更精準，但可能回傳更少內容。
數值越低，結果可能更多，但相關性可能下降。

如果檢索不到內容，可以適當降低來源相關性。
如果回傳內容不夠準確，可以適當提高來源相關性。

檢索結果重排

開啟後，系統會對初步檢索到的結果進行二次排序，將與使用者問題更相關的片段排在前面。

該功能適合文件內容較多、相似內容較多，或希望提升檢索準確性的場景。

什麼時候需要 rerank？

1. Top K 很大，需要挑最相關的幾段給 LLM。例如向量搜尋先抓 40～80 段，再用 reranker 選出最相關的 5～10 段。這常見於知識庫大、文件長、chunk（文字塊）很多的情況。
2. 使用者問題比較細緻，或語義相近但差異重要。例如：「退款政策」和「退貨政策」很像，但答案可能不同。向量搜尋可能都抓到，reranker 可以更精準判斷哪段真的回答了問題。
3. 文件品質不均（例如把相似的問題放很多地方沒整理好）、chunk 噪音多（例如沒去掉無用資訊）。如果初步 retrieval（檢索）常常抓到相關但不夠直接的內容，rerank 可以把「真正能回答問題」的內容排在前面。

什麼時候反而不要用？

1. 查詢很簡單、資料量小、retrieval 已經很準。例如只在幾十篇文件內查詢，或 metadata filter（後設資料過濾）已經精準命中，rerank 可能造成語義被問題干擾。
2. Top K 很小。如果你本來只抓 3～5 段，rerank 的改善空間有限，還可能因為 reranker 誤判而變差。
3. reranker 與任務不匹配。例如 reranker 是通用語義相關性模型，但你的任務需要精確數值、時間、表格欄位、程式碼相依性。此時 reranker 對語義無關的內容沒有加分，可能需要專門的檢索策略。

重排模型

重排模型用於在開啟檢索結果重排後，對檢索結果重新評分和排序。

例如選擇 Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B。

開啟重排後，輸出結果中會包含 RerankScore，表示重排後的相關度評分。

5. 輸出變數

知識檢索節點輸出變數為 Result，型別為 Array[Object]，表示匹配到的分段列表。

後續 LLM 節點可以引用 Result，將檢索到的內容作為回答的上下文。

6. 錯誤處理

知識檢索節點支援錯誤處理設定。

如果選擇「不做處理」，節點執行出錯時，工作流程會中斷。

常見出錯原因包括：

• 查詢變數為空或格式不正確。
• 未新增可檢索文件。
• 文件無法存取。
• 檢索或重排執行失敗。

7. 應用場景

知識檢索節點常用於：

• 企業知識問答
• 客服問答系統
• 內部知識助理
• 基於文件內容的問答流程

例如，使用者提出產品使用問題後，知識檢索節點先從產品文件中找到相關片段，再由 LLM 節點根據這些片段產生回覆。

知識檢索與文件讀取的差異

知識檢索節點和文件讀取節點都可以在工作流程中使用文件內容，但兩者的使用方式不同。

知識檢索節點是透過使用者問題與文件內容進行匹配，只回傳與問題最相關的片段。它更適合知識問答場景，例如使用者提出一個問題，系統從大量文件中檢索相關內容，再交給 LLM 產生回答。

文件讀取節點是直接讀取指定文件內容，通常會將文件全文或指定內容輸出給後續節點。它更適合需要完整讀取某個文件的場景，例如讀取一份設定檔、讀取固定範本、讀取 Personal Data 中的個人資料，或讀取程式碼／純文字文件內容。

簡單來說：

如果需要從大量文件中「找相關內容」，使用知識檢索節點。
如果需要把某個文件內容「完整讀出來」，使用文件讀取節點。