Search Knowledge Database Node (지식 DB 검색 노드)

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개요

Search Knowledge DB (지식 DB 검색) 노드는 다양한 유형의 지식 데이터베이스에서 RAG 검색 기능을 제공합니다. 이 노드는 제공된 지식 데이터베이스 유형과 입력된 검색 쿼리를 기반으로 다양한 검색 파라미터와 구성을 지원하며, 선택된 검색 기준에 따라 관련 결과를 제공합니다.

검색할 지식 데이터베이스는 Knowledge DB(지식 DB) 선택 파라미터를 사용해 선택하거나, Knowledge DB(지식 DB) 데이터 플로우 입력 커넥터에 연결하여 지정할 수 있습니다.

설명

이 노드는 이전에 생성된 지식 데이터베이스를 검색할 수 있는 인터페이스를 제공합니다. 검색 파라미터와 기능은 쿼리된 지식 데이터베이스 유형에 따라 자동으로 조정되며, 의미론적 벡터 검색, 전통적인 인덱스된 텍스트 쿼리, 또는 벡터 + 텍스트 인덱스 검색을 모두 지원합니다. 출력은 검색 결과 목록을 포함하는 지식 세트로, 각 지식 결과에 할당된 관련성 순위 값과 관련 세그먼트 의 메타데이터(예: 출처 문서, 페이지 번호, 관련 이미지 또는 웹 페이지 링크)가 포함됩니다.

사용 가이드라인

데이터베이스 선택
- 기존 지식 데이터베이스 연결
- 연결 가능한 방식으로 데이터베이스 입력 받기
검색 설정
- 원하는 결과 수 설정
- DB 유형에 따라 검색 파라미터 조정
출력 관리
- 지식 세트를 필터링하거나 사용

워크플로우 패턴

기본 검색 흐름
백터 검색 재조정 흐름
멀티 DB 검색

Table of Contents

주요 기능

DB 유형에 맞춘 검색 파라미터
결과 수 설정 가능
검색 정밀도 조정 가능
다양한 데이터베이스 유형 지원

이럴 때 사용하세요

의미론적 문서검색
지식 베이스 쿼리
세그먼트 검색
유사 문서 찾기

이렇게 사용하세요

적절한 결과 한도 설정
성능을 위한 검색 파라미터 최적화
탐색 횟수 설정 시 데이터베이스 크기 고려
샘플 쿼리로 검색 정확도 테스트

파라미터

Property	Type	설명	필수
`Knowledge DB`	`knowledgeDB`	`지식 DB 입력`에 연결되지 않은 경우 기존 지식 DB 직접 선택 가능	X (연결된 경우)
`Number of results`	`number`	검색에서 반환할 최대 결과 수	O
`Number of probes`	`number`	벡터 데이터베이스 검색을 위한 탐색 횟수 (FAISS)	O
`Search type`	`choice`	수행할 검색 유형 (DB 유형에 따라 다름)	X

서비스별 파라미터

FAISS Vector DB

FAISS 검색 구성은 데이터베이스 생성 시 사용된 인덱스 유형에 따라 벡터 유사성 검색 파라미터를 세밀하게 조정할 수 있습니다.

Parameter	설명	기본값
`Number of results`	반환할 최대 결과 수	5
`Number of probes`	검색 중 탐색할 셀(cell) 수	5

"HNSW" 유형으로 생성된 FAISS 데이터베이스를 검색할 때:

Parameter	설명	기본값
`Number of results`	반환할 최대 결과 수	10
`Search effort`	검색 정확도와 속도 간의 균형 조정	200

ElasticSearch

ElasticSearch는 최적의 결과를 얻기 위해 결합할 수 있는 여러 검색 접근 방식을 제공합니다.

Parameter	설명	옵션
`Search type`	수행할 검색 유형	KNN, Elastic, Hybrid
`Max results`	반환할 최대 결과 수	3 (default)
`Rank window size`	순위 윈도우 크기	50
`Rank constant`	순위 계산에 사용되는 상수	20

Elastic search를 사용하는 경우:

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Vector search를 사용하는 경우:

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입력 형식

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출력 형식

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