這一隻D I F Y知識庫R A G的工作流等等的DS L檔案內部的程式碼的說明

講解這一隻D I F Y知識庫R A G的工作流的DS L檔案內部的程式碼的說明幫我講解有幾個圖幾個編輯幾個點節點執行什麼功能等等

1. Dify 知識庫 RAG 工作流 DSL 解讀 線性管線：start → kb → llm → answer（8頁摘要，不刪減重點內容）

2. 快速總覽 Graph 節點（nodes）：4 個 1) start 2) kb（Knowledge Retrieval） 3) llm 4) answer Graph 邊（edges）：3 條 start → kb（id: e-start-kb） kb → llm（id: e-kb-llm） llm → answer（id: e-llm-answer） 資料流：使用者 query ⇒ sys.query ⇒ kb.result ⇒ llm.text ⇒ Answer

3. 節點（1）Start / （2）Knowledge Retrieval：總覽 Start（type: start） • 將使用者輸入掛在 sys.query，無自訂變數。 Knowledge Retrieval（id: kb，type: knowledge-retrieval） • 綁定單一知識庫（dataset_ids 只有一個）。 • 查詢來源：query_variable_selector = [start, sys.query]。 • 檢索模式：retrieval_mode = multiple（混合檢索）。

4. Knowledge Retrieval：混合檢索與重排 multiple_retrieval_config： • top_k: 6（先取 6 個候選片段）。 • reranking_enable: true；reranking_mode: weighted_score。 • 權重：vector_weight 0.7、keyword_weight 0.3。 • 向量嵌入模型：nomic-embed-text（provider: langgenius/ollama/ollama）。 • score_threshold: null（不設門檻）。 • reranking_model 留空（無額外學習式 re-ranker）。 輸出：檢索的上下文片段出現在 kb.result。

5. 節點（3）LLM / （4）Answer LLM：gemini-2.0-flash-lite（provider: langgenius/gemini/google） • 生成參數：temperature 0.3、top_p 1。 • context.enabled = true；variable_selector = [kb, result]（使用 kb.result）。 • memory.window.enabled = false（不帶對話記憶）。 • prompt_template： — system：Zemax OpticStudio (ZOS) API 專家；只能根據檢索上下文作答； 結構化回答（摘要→步驟/API→可執行碼→注意事項→延伸閱讀）； 語言優先順序與 API 命名規範明確。 — user：{{#sys.query#}}（把使用者原始問題帶入）。 Answer：answer = {{#llm.text#}}（直接回傳 LLM 的文字輸出）。

6. 邊（Edges）與 App/環境設定要點 Edges（皆 type: custom，isInIteration: false）： • start → kb：將 sys.query 送入檢索。 • kb → llm：將 kb.result 餵給 LLM。 • llm → answer：將 llm.text 輸出為答案。 App 基本：name = ZOS-API known-good (RAG)；mode = advanced-chat；單一路徑。 Dependencies： • langgenius/ollama:0.0.7（供 embedding：nomic-embed-text）。 • langgenius/gemini:0.4.1（供 LLM：Gemini 2.0 flash-lite）。 Features：retriever_resource.enabled = true；檔案上傳/STT/TTS/敏感詞/建議問題：disabled。 變數：conversation_variables / environment_variables 皆為空。

7. 一圖看懂（ASCII）與執行流程 ASCII： [ Start ] │ (sys.query) ▼ [ Knowledge Retrieval (kb) ] - hybrid: vector(0.7)+keyword(0.3), top_k=6 - embedding: nomic-embed-text via Ollama │ (kb.result) ▼ [ LLM: gemini-2.0-flash-lite ] - context = kb.result - temp=0.3, no memory window - strict RAG system prompt │ (llm.text) ▼ [ Answer ] 實際流程： 1) 使用者輸入 → 形成 sys.query。 2) kb 做向量＋關鍵字混檢與加權重排（top_k=6，0.7/0.3）。 3) 排序片段（kb.result）注入 LLM（無對話記憶）。 4) LLM 依 system 規則產生結構化回答 → Answer 輸出。

8. 常見調整點（可調參數）與結論 常見調整點： • top_k（召回廣度），例：6→8/10。 • 權重：vector_weight / keyword_weight。 • score_threshold 設定門檻（如 0.3）。 • LLM 生成風格：temperature。 • 記憶：開啟 memory.window 並設 size。 • 外部 re-ranker：補上 reranking_model provider/model。 結論：單資料集、混合檢索、嚴格依賴上下文的 RAG；4 節點、3 邊、單一路徑，易於維護與調參。