需精确控制每次检索返回段落数量,范围为1~20;默认5,可于智能体编排、工作流节点或API调用中配置top_k参数,超限将报错,未传则用全局默认值。
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在火山引擎企业知识引擎中,需要精确控制每次检索返回的段落数量,避免信息过载或漏检关键内容,尤其在智能体编排、工作流节点调用等场景下,段落数量直接影响后续大模型推理质量与响应速度。
在智能体编排界面调整召回段落数
进入智能体编排画布 → 找到已添加的「知识库」节点 → 点击右侧配置面板 → 在「高级设置」区域找到「最大召回段落数」输入框。
默认值为5,可手动修改为1~20之间的整数。设为1时仅返回匹配度最高的分片,适合强确定性问答;设为15以上时易引入低相关性噪声,导致大模型总结偏移。
修改后无需重启服务,保存配置即刻生效。该参数仅影响当前节点,不影响其他智能体或工作流中的知识库调用。
在工作流中为知识库节点单独配置
方法一:拖入「知识库」节点 → 双击打开属性面板 → 展开「检索参数」→ 修改「top_k」字段值。
方法二:在节点JSON配置中直接写入参数:"top_k": 8。注意该字段必须为正整数,若填入0或负数,节点将抛出InvalidParameterException并中断执行流。
【top_k必须大于0且不超过20】。超出范围会导致工作流运行失败,错误日志中不会提示具体阈值,仅显示“参数校验不通过”。
通过API调用时动态指定段落数
调用/v1/knowledge/search接口时,在请求体中加入top_k字段:
{"query":"如何开通项目授权","top_k":3,"knowledge_base_id":"kb_abc123"}
该方式支持每次请求独立控制,适合前端需按用户意图分级召回的场景(如普通查询用3,深度分析用12)。但要注意:每增加1个段落,向量相似度计算与Rerank耗时约上升7%~12%,高并发下可能触发QPS限流。
若未传top_k,系统将使用知识库全局默认值(通常为5),该默认值可在知识库管理页「基础设置」中修改,但修改后仅对新创建的智能体/工作流生效,已有节点不受影响。











