dify知识库表格
时间: 2025-05-13 18:44:47 浏览: 32
### Dify 知识库的数据结构与 Schema
Dify 平台的核心技术栈包括 Celery、Docker、Flask、Nginx、Postgresql、Python、React Flow、React、Redis 和 Weaviate 等工具和技术[^1]。对于理解其知识库相关的表格或数据结构,重点在于分析 PostgreSQL 的表设计以及 Weaviate 中的知识图谱存储方式。
#### 关于 PostgreSQL 数据表的设计
在 PostgreSQL 部分,通常会涉及以下几个主要的表来支持知识库的功能:
1. **Knowledge_Base 表**
- 存储知识库的基本元信息。
- 字段可能包括 `id` (唯一标识符), `name`, `description`, `created_at`, `updated_at` 等。
- 这些字段用于描述每个知识库的整体属性及其生命周期管理。
2. **Document 表**
- 记录文档的相关信息。
- 常见字段有 `knowledge_base_id` (外键关联 Knowledge_Base 表),`title`, `content`, `source_url`, `file_path`, `status` 等。
- 此表中的每一项代表一个具体的文档资源,并通过外键将其归属至特定的知识库中。
3. **Embedding 表**
- 如果采用向量嵌入的方式处理文本,则此表用来保存每篇文档对应的特征向量。
- 可能包含字段如 `document_id` (外键连接 Document 表),`embedding_vector` (实际数值数组形式表示) 等。
- 向量化后的数据便于后续检索时计算相似度匹配得分。
4. **User_Access 控制表**
- 定义用户访问权限范围内的知识库列表。
- 主要字段可能是 `user_id`, `knowledge_base_ids`(允许查看哪些 KBs) 或者更细粒度的操作级别定义比如读写删除权利等设置。
#### Weaviate 图形化存储方案补充说明
除了传统关系型数据库之外,Dify还利用到了Weaviate来进行复杂语义关系建模,它是一种基于Schema驱动的支持全文索引和矢量搜索功能强大的NoSQL数据库引擎.
- 用户可以根据具体需求自定义对象类型(Object Types)并指定相应属性(Attribute Definitions).
- 对象之间可以建立丰富的链接(Link Relationships),从而形成一张庞大的概念网络.
以下是创建简单schema的一个例子:
```json
{
"classes": [
{
"class": "Article",
"properties": [
{"name": "title", "dataType":["text"]},
{"name": "bodyText","dataType":["text"]}
]
}
]
}
```
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