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Signed-off-by: kenwoodjw <blackxin55+@gmail.com>
pull/20589/head
kenwoodjw 12 months ago
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151
ARRAY_METADATA_FILTER_DEBUG.md
Unescape Escape View File

@ -1,151 +0,0 @@
# 数组元数据过滤功能 - Debug指南
## 问题分析
从你的截图可以看出，当前选择的是`name`字段，它是`string`类型的元数据字段。要使用数组变量选择器，需要满足以下条件：
1. **元数据字段必须是array类型** - 当前显示的是string类型
2. **工作流中需要有array类型的变量** - 用于变量选择
## Debug步骤
### 1. 创建array类型的元数据字段
首先需要在知识库中创建一个array类型的元数据字段：
```bash
# 通过API创建array类型元数据字段
curl -X POST \
http://localhost:3000/datasets/{dataset_id}/metadata \
-H "Authorization: Bearer your-api-key" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"type": "array",
"name": "job_ids"
}'
```
### 2. 在工作流中添加数组变量
在工作流的开始节点中添加array类型的变量：
```json
{
"key": "user_jobs",
"name": "用户工作ID列表",
"type": "array",
"required": true,
"default": ["job1", "job2"]
}
```
### 3. 测试流程
1. **选择array类型字段**：在元数据过滤条件中选择`job_ids`字段
2. **查看变量选择器**：此时应该显示array类型的变量
3. **验证操作符**：确认显示了`in`, `not in`, `contains`, `not contains`等数组操作符
### 4. 添加调试日志
我已经在代码中添加了调试日志，打开浏览器开发者工具查看：
- `🔍 ConditionArray Debug` - 显示可用的数组变量
- `🔧 数组变量被选择` - 显示变量选择过程
### 5. 检查数据流
**当前问题**：
- 元数据字段类型：`string` (name字段)
- 需要的字段类型：`array` (如job_ids字段)
**解决方案**：
1. 创建array类型的元数据字段
2. 选择该字段进行过滤
3. 此时变量选择器会显示数组类型变量
## 验证方法
### 检查元数据字段列表
```javascript
// 在浏览器控制台运行
console.log('当前元数据字段:', metadataList);
```
### 检查可用变量
```javascript
// 检查数组变量
console.log('可用数组变量:', availableArrayVars);
console.log('通用数组变量:', availableCommonArrayVars);
```
### 验证变量过滤逻辑
```javascript
// 检查变量过滤器
const filterArrayVar = (varPayload) => {
return [
'arrayString',
'arrayNumber',
'arrayObject',
'array'
].includes(varPayload.type);
};
console.log('过滤后的数组变量:', variables.filter(filterArrayVar));
```
## 常见问题
### Q1: 为什么没有显示数组变量？
**A**: 当前选择的是string类型字段。数组变量只在array类型字段中显示。
### Q2: 如何创建array类型的元数据字段？
**A**:
1. 通过API创建：`POST /datasets/{id}/metadata` with `{"type": "array", "name": "field_name"}`
2. 或在知识库管理界面创建
### Q3: 变量选择器为空？
**A**: 检查工作流中是否有array类型的变量，确保变量类型为 `arrayString`, `arrayNumber`, `arrayObject`, 或 `array`
### Q4: 如何验证功能正常工作？
**A**:
1. 创建array类型元数据字段
2. 在工作流开始节点添加array变量
3. 选择array字段进行过滤
4. 查看变量选择器是否显示数组变量
## 示例配置
### 元数据字段示例
```json
{
"id": "job_ids_field",
"name": "job_ids",
"type": "array"
}
```
### 工作流变量示例
```json
{
"key": "target_jobs",
"name": "目标工作列表",
"type": "array",
"default": ["job1", "job2", "job3"]
}
```
### 过滤条件示例
```json
{
"id": "condition_1",
"name": "job_ids",
"comparison_operator": "in",
"value": ["job1", "job2"]
}
```
## 下一步
1. 首先确认是否有array类型的元数据字段
2. 如果没有，创建一个
3. 确保工作流中有array类型的变量
4. 选择array字段进行测试

147
ARRAY_METADATA_FILTER_FINAL_TEST.md
Unescape Escape View File

@ -1,147 +0,0 @@
# 数组元数据过滤功能 - 最终测试指南
## 🎯 功能概述
现在Dify的知识检索节点支持使用**数组变量作为过滤条件的值**，实现如下过滤逻辑：
- `document_type in ["pdf", "docx", "txt"]`
- `priority not in [1, 2, 3]`
## ✅ 已修复的问题
### 1. **ComparisonOperator导入错误**
- **问题**: `ReferenceError: ComparisonOperator is not defined`
- **修复**: 修改导入语句，导入枚举值而非仅类型定义
- **文件**: `condition-item.tsx`, `condition-operator.tsx`
### 2. **操作符支持范围**
- **问题**: string/number类型字段没有显示in/not in操作符
- **修复**: 在`utils.ts`中为基础类型添加数组操作符
- **文件**: `utils.ts`
### 3. **条件渲染逻辑**
- **问题**: in/not in操作符没有使用数组输入组件
- **修复**: 修改条件渲染逻辑，根据操作符类型选择组件
- **文件**: `condition-item.tsx`
### 4. **数组变量过滤逻辑**
- **问题**: 数组变量过滤过于严格，遗漏某些数组类型
- **修复**: 改进filterArrayVar函数，支持所有数组类型
- **文件**: `use-config.ts`
### 5. **变量类型匹配**
- **问题**: ConditionVariableSelector类型定义过于严格
- **修复**: 支持字符串类型参数，改进数组类型匹配
- **文件**: `condition-variable-selector.tsx`
### 6. **数据传递链路**
- **问题**: ConditionList没有传递数组变量相关props
- **修复**: 添加availableArrayVars等props传递
- **文件**: `condition-list/index.tsx`
## 🧪 测试步骤
### 步骤1: 创建测试工作流
1. **创建新工作流**，包含以下节点：
- **开始节点**: 输入变量 `query`
- **代码执行节点**: 输出字符串数组
- **知识检索节点**: 使用元数据过滤
### 步骤2: 配置代码执行节点
```python
def main() -> dict:
return {
"file_types": ["pdf", "docx", "txt"],
"priorities": [1, 2, 3],
"categories": ["tech", "business", "personal"]
}
```
### 步骤3: 配置知识检索节点
1. **添加数据集**（确保数据集有元数据字段）
2. **设置元数据过滤模式**为"手动"
3. **添加过滤条件**：
- 选择字符串类型元数据字段（如 `document_type`）
- 选择操作符 `in`
- 选择变量模式，选择代码节点的 `file_types` 输出
### 步骤4: 验证功能
#### 前端验证
- [ ] 能看到 `in` 和 `not in` 操作符选项
- [ ] 能选择数组类型的变量
- [ ] 界面正确显示选择的数组变量
- [ ] 配置能够正确保存和加载
#### 后端验证
- [ ] 运行工作流不报错
- [ ] 数组变量值被正确解析
- [ ] 过滤结果符合预期
- [ ] 支持多条件组合
## 🔍 调试日志检查
现在调试日志应该显示：
```javascript
🔍 ConditionArray Debug:
- valueMethod: variable
- isCommonVariable: undefined
- nodesOutputVars (数组变量): [{ nodeId: 'code_node', vars: [...] }] // 不再是空数组
- availableNodes: [{ id: 'code_node', data: {...} }] // 不再是空数组
- commonVariables: []
🔍 ConditionVariableSelector Debug:
- varType: array
- nodesOutputVars: [{ nodeId: 'code_node', vars: [...] }] // 应该有数据
- availableNodes: [{ id: 'code_node', data: {...} }] // 应该有数据
```
## 🎯 支持的数组类型
现在支持以下所有数组类型：
- `array` - 通用数组
- `array[string]` - 字符串数组
- `array[number]` - 数字数组
- `array[object]` - 对象数组
- `array[file]` - 文件数组
- 任何以 `array` 开头的自定义类型
## 🚀 使用场景示例
### 场景1: 文档类型过滤
```
document_type in {{code_node.file_types}}
// 其中 file_types = ["pdf", "docx", "txt"]
```
### 场景2: 优先级排除
```
priority not in {{code_node.excluded_priorities}}
// 其中 excluded_priorities = [0, 10]
```
### 场景3: 多条件组合
```
document_type in {{code_node.allowed_types}} AND
created_date > "2024-01-01" AND
priority not in {{code_node.excluded_priorities}}
```
## ✅ 完成状态
- [x] 前端操作符支持
- [x] 前端条件渲染修复
- [x] 变量选择器集成
- [x] 导入错误修复
- [x] 数组类型过滤改进
- [x] 变量类型匹配修复
- [x] 数据传递链路修复
- [x] 后端数组处理支持
- [x] 类型安全保证
## 🎉 功能已完全可用！
现在您可以在知识检索节点中完全使用数组变量进行元数据过滤了！

154
ARRAY_METADATA_FILTER_README.md
Unescape Escape View File

@ -1,154 +0,0 @@
# 元数据数组过滤功能实现
## 功能概述
这个实现为Dify的知识检索系统添加了对数组类型元数据的过滤支持，解决了GitHub Issue #16195中提到的需求。
## 问题背景
用户在使用Dify的知识检索功能时，需要根据包含特定`job_ids`的数组来过滤文档，但现有系统只支持字符串、数字和时间类型的元数据过滤，不支持数组类型的条件匹配。
## 解决方案
### 1. 前端改动
#### 新增数组类型支持
- 在`MetadataFilteringVariableType`枚举中添加了`array`类型
- 更新了`MetadataFilteringCondition`类型以支持`string[]`值
- 为数组类型添加了专门的操作符：`in`、`not in`、`contains`、`not contains`、`empty`、`not empty`
- 添加了数组类型的图标支持（使用`RiListUnordered`图标）
#### 文件修改
```typescript
// web/app/components/workflow/nodes/knowledge-retrieval/types.ts
export enum MetadataFilteringVariableType {
string = 'string',
number = 'number',
time = 'time',
select = 'select',
array = 'array', // 新增
}
export type MetadataFilteringCondition = {
id: string
name: string
comparison_operator: ComparisonOperator
value?: string | number | string[] // 支持数组值
}
```
### 2. 后端改动
#### 数据库查询逻辑
在PostgreSQL的JSONB字段中实现数组条件查询：
**`in` 操作符逻辑：**
- 检查文档的元数据字段是否包含输入数组中的任何值
- 使用OR逻辑连接多个LIKE条件
**`not in` 操作符逻辑：**
- 检查文档的元数据字段是否不包含输入数组中的任何值
- 使用AND逻辑连接多个NOT LIKE条件
#### 文件修改
```python
# api/core/rag/retrieval/dataset_retrieval.py
# api/core/workflow/nodes/knowledge_retrieval/knowledge_retrieval_node.py
case "in":
if isinstance(value, (list, tuple)):
or_conditions = []
for i, v in enumerate(value):
param_key = f"{key_value}_{i}"
if isinstance(v, str):
or_conditions.append(
(text(f"documents.doc_metadata ->> :{key} LIKE :{param_key}")).params(
**{key: metadata_name, param_key: f'%"{v}"%'}
)
)
if or_conditions:
filters.append(or_(*or_conditions))
```
## 使用示例
### 场景：根据job_ids数组过滤文档
假设有以下文档元数据：
```json
{
"doc1": {"job_ids": ["job1", "job2", "job3"]},
"doc2": {"job_ids": ["job2", "job4", "job5"]},
"doc3": {"job_ids": ["job6", "job7"]}
}
```
### 查询1：包含指定job_ids的文档
```
条件：job_ids in ["job1", "job4"]
结果：返回doc1和doc2，因为它们分别包含job1和job4
```
### 查询2：不包含指定job_ids的文档
```
条件：job_ids not in ["job2", "job6"]
结果：返回doc3（如果存在不包含job2和job6的其他文档）
```
## 对应的SQL查询
### 包含查询 (in)
```sql
SELECT * FROM documents WHERE
doc_metadata ->> 'job_ids' LIKE '%"job1"%' OR
doc_metadata ->> 'job_ids' LIKE '%"job4"%';
```
### 排除查询 (not in)
```sql
SELECT * FROM documents WHERE
doc_metadata ->> 'job_ids' NOT LIKE '%"job2"%' AND
doc_metadata ->> 'job_ids' NOT LIKE '%"job6"%';
```
## 测试
运行测试脚本：
```bash
python test_array_metadata_filter.py
```
这将演示数组过滤功能的工作原理。
## 技术细节
### 数据存储
- 元数据存储在PostgreSQL的JSONB字段中
- 数组值在JSON中以字符串数组形式存储：`["value1", "value2"]`
- 使用LIKE操作符进行部分匹配：`LIKE '%"value"%'`
### 性能考虑
- 使用了数据库索引：`db.Index("document_metadata_idx", "doc_metadata", postgresql_using="gin")`
- JSONB字段支持GIN索引，能够高效处理包含查询
### 支持的操作符
- `in`: 检查字段是否包含数组中的任意值
- `not in`: 检查字段是否不包含数组中的任意值
- `contains`: 检查字段是否包含特定值
- `not contains`: 检查字段是否不包含特定值
- `empty`: 检查字段是否为空
- `not empty`: 检查字段是否不为空
## 扩展性
这个实现为未来支持更复杂的数组操作奠定了基础，比如：
- `all of`: 检查是否包含数组中的所有值
- `any of`: 检查是否包含数组中的任意值（类似当前的`in`）
- 数组长度比较
- 数组交集/并集操作
## 兼容性
- 向后兼容：现有的字符串、数字、时间类型过滤功能保持不变
- 数据库兼容：利用PostgreSQL的JSONB特性，无需额外的schema变更
- API兼容：扩展现有的元数据过滤API，不破坏现有接口

108
ARRAY_METADATA_FILTER_TEST.md
Unescape Escape View File

@ -1,108 +0,0 @@
# 数组元数据过滤功能测试
## 🧪 测试场景
### 1. 字符串字段 + 数组变量过滤
**测试目标**: 验证字符串类型的元数据字段能否使用数组变量进行 `in`/`not in` 过滤
**测试步骤**:
1. 创建一个工作流，包含：
- 开始节点：输入变量 `filename`
- 代码执行节点：输出数组 `["doc1.pdf", "doc2.pdf", "doc3.pdf"]`
- 知识检索节点：使用元数据过滤
2. 在知识检索节点中：
- 选择字符串类型元数据字段（如 `document_name`）
- 选择操作符 `in` 或 `not in`
- 在值选择中选择代码执行节点的数组输出
**期望结果**:
- 能够在操作符下拉中看到 `in` 和 `not in` 选项
- 能够选择数组类型的变量作为过滤值
- 运行时正确过滤匹配的文档
### 2. 数字字段 + 数组变量过滤
**测试目标**: 验证数字类型的元数据字段能否使用数组变量进行过滤
**测试步骤**:
1. 创建代码执行节点输出数字数组 `[1, 2, 3]`
2. 在知识检索节点中：
- 选择数字类型元数据字段（如 `priority`）
- 选择操作符 `in`
- 选择数组变量作为过滤值
**期望结果**: 文档按数字数组正确过滤
### 3. 多条件组合测试
**测试目标**: 验证数组过滤与其他条件的组合
**测试步骤**:
1. 设置多个过滤条件：
- `document_type in ["pdf", "docx"]`（数组过滤）
- `created_date > "2024-01-01"`（常规过滤）
- 逻辑操作符：AND
**期望结果**: 所有条件正确组合执行
## 🔍 验证要点
### 前端检查
- [ ] 操作符下拉菜单包含 `in` 和 `not in`
- [ ] 变量选择器显示数组类型变量
- [ ] 界面正确渲染数组输入组件
- [ ] 保存/加载配置正确
### 后端检查
- [ ] 正确解析数组变量值
- [ ] 数据库查询语句正确生成
- [ ] 过滤结果准确
- [ ] 错误处理完善
## 🐛 已知问题修复
### 1. ComparisonOperator 导入错误
**问题**: `ReferenceError: ComparisonOperator is not defined`
**修复**: 修改导入语句，导入枚举值而非仅类型定义
### 2. 操作符可见性
**问题**: string/number 类型字段没有显示 in/not in 操作符
**修复**: 在 `utils.ts` 中为基础类型添加数组操作符
### 3. 条件渲染逻辑
**问题**: in/not in 操作符没有使用数组输入组件
**修复**: 修改 `condition-item.tsx` 中的条件渲染逻辑
## ✅ 功能完成状态
- [x] 前端操作符支持
- [x] 前端条件渲染
- [x] 变量选择器集成
- [x] 导入错误修复
- [x] 后端数组处理
- [x] 类型安全保证
## 🚀 使用示例
```javascript
// 工作流配置示例
{
"metadata_filtering_conditions": {
"logical_operator": "and",
"conditions": [
{
"name": "document_type",
"comparison_operator": "in",
"value": "{{code_node.file_types}}" // 数组变量
},
{
"name": "priority",
"comparison_operator": "not in",
"value": "{{code_node.excluded_priorities}}" // 数字数组
}
]
}
}
```

44
api/core/rag/retrieval/dataset_retrieval.py
Unescape Escape View File

@ -1048,59 +1048,51 @@ class DatasetRetrieval:
filters.append(sqlalchemy_cast(DatasetDocument.doc_metadata[metadata_name].astext, Float) != value)
case "in":
if isinstance(value, list | tuple):
# For arrays: check if metadata field contains any value from the input array
# For arrays: check if metadata field (single value) is in the input array
or_conditions = []
for i, v in enumerate(value):
param_key = f"{key_value}_{i}"
if isinstance(v, str):
or_conditions.append(
(text(f"documents.doc_metadata ->> :{key} LIKE :{param_key}")).params(
**{key: metadata_name, param_key: f'%"{v}"%'}
)
)
# For string type: exact match with quoted string
or_conditions.append(DatasetDocument.doc_metadata[metadata_name] == f'"{v}"')
else:
# For number type: exact match as numeric value
or_conditions.append(
(text(f"documents.doc_metadata ->> :{key} = :{param_key}")).params(
**{key: metadata_name, param_key: str(v)}
)
sqlalchemy_cast(DatasetDocument.doc_metadata[metadata_name].astext, Float) == v
)
if or_conditions:
filters.append(or_(*or_conditions))
else:
# Single value case
# Single value case (backward compatibility)
if isinstance(value, str):
filters.append(DatasetDocument.doc_metadata[metadata_name] == f'"{value}"')
else:
filters.append(
(text(f"documents.doc_metadata ->> :{key} LIKE :{key_value}")).params(
**{key: metadata_name, key_value: f'%"{value}"%'}
)
sqlalchemy_cast(DatasetDocument.doc_metadata[metadata_name].astext, Float) == value
)
case "not in":
if isinstance(value, list | tuple):
# For arrays: check if metadata field does not contain any value from the input array
# For arrays: check if metadata field (single value) is not in the input array
and_conditions = []
for i, v in enumerate(value):
param_key = f"{key_value}_{i}"
if isinstance(v, str):
and_conditions.append(
(text(f"documents.doc_metadata ->> :{key} NOT LIKE :{param_key}")).params(
**{key: metadata_name, param_key: f'%"{v}"%'}
)
)
# For string type: not equal to quoted string
and_conditions.append(DatasetDocument.doc_metadata[metadata_name] != f'"{v}"')
else:
# For number type: not equal to numeric value
and_conditions.append(
(text(f"documents.doc_metadata ->> :{key} != :{param_key}")).params(
**{key: metadata_name, param_key: str(v)}
)
sqlalchemy_cast(DatasetDocument.doc_metadata[metadata_name].astext, Float) != v
)
if and_conditions:
filters.append(and_(*and_conditions))
else:
# Single value case
# Single value case (backward compatibility)
if isinstance(value, str):
filters.append(DatasetDocument.doc_metadata[metadata_name] != f'"{value}"')
else:
filters.append(
(text(f"documents.doc_metadata ->> :{key} NOT LIKE :{key_value}")).params(
**{key: metadata_name, key_value: f'%"{value}"%'}
)
sqlalchemy_cast(DatasetDocument.doc_metadata[metadata_name].astext, Float) != value
)
case "empty":
filters.append(DatasetDocument.doc_metadata[metadata_name].is_(None))

53
api/core/workflow/nodes/knowledge_retrieval/knowledge_retrieval_node.py
Unescape Escape View File

@ -376,7 +376,10 @@ class KnowledgeRetrievalNode(LLMNode):
elif expected_value.value_type == "string": # type: ignore
expected_value = re.sub(r"[\r\n\t]+", " ", expected_value.text).strip() # type: ignore
elif expected_value.value_type in (
"array[number]", "array[string]", "array[object]", "array"
"array[number]",
"array[string]",
"array[object]",
"array",
): # type: ignore
expected_value = expected_value.value # type: ignore
else:
@ -524,60 +527,48 @@ class KnowledgeRetrievalNode(LLMNode):
filters.append(sqlalchemy_cast(Document.doc_metadata[metadata_name].astext, Float) != value)
case "in":
if isinstance(value, list | tuple):
# For arrays: check if metadata field contains any value from the input array
# For arrays: check if metadata field (single value) is in the input array
or_conditions = []
for i, v in enumerate(value):
param_key = f"{key_value}_{i}"
if isinstance(v, str):
or_conditions.append(
(text(f"documents.doc_metadata ->> :{key} LIKE :{param_key}")).params(
**{key: metadata_name, param_key: f'%"{v}"%'}
)
)
# For string type: exact match with quoted string
or_conditions.append(Document.doc_metadata[metadata_name] == f'"{v}"')
else:
# For number type: exact match as numeric value
or_conditions.append(
(text(f"documents.doc_metadata ->> :{key} = :{param_key}")).params(
**{key: metadata_name, param_key: str(v)}
)
sqlalchemy_cast(Document.doc_metadata[metadata_name].astext, Float) == v
)
if or_conditions:
filters.append(or_(*or_conditions))
else:
# Single value case
# Single value case (backward compatibility)
if isinstance(value, str):
filters.append(
(text(f"documents.doc_metadata ->> :{key} LIKE :{key_value}")).params(
**{key: metadata_name, key_value: f'%"{value}"%'}
)
)
filters.append(Document.doc_metadata[metadata_name] == f'"{value}"')
else:
filters.append(sqlalchemy_cast(Document.doc_metadata[metadata_name].astext, Float) == value)
case "not in":
if isinstance(value, list | tuple):
# For arrays: check if metadata field does not contain any value from the input array
# For arrays: check if metadata field (single value) is not in the input array
and_conditions = []
for i, v in enumerate(value):
param_key = f"{key_value}_{i}"
if isinstance(v, str):
and_conditions.append(
(text(f"documents.doc_metadata ->> :{key} NOT LIKE :{param_key}")).params(
**{key: metadata_name, param_key: f'%"{v}"%'}
)
)
# For string type: not equal to quoted string
and_conditions.append(Document.doc_metadata[metadata_name] != f'"{v}"')
else:
# For number type: not equal to numeric value
and_conditions.append(
(text(f"documents.doc_metadata ->> :{key} != :{param_key}")).params(
**{key: metadata_name, param_key: str(v)}
)
sqlalchemy_cast(Document.doc_metadata[metadata_name].astext, Float) != v
)
if and_conditions:
filters.append(and_(*and_conditions))
else:
# Single value case
# Single value case (backward compatibility)
if isinstance(value, str):
filters.append(
(text(f"documents.doc_metadata ->> :{key} NOT LIKE :{key_value}")).params(
**{key: metadata_name, key_value: f'%"{value}"%'}
)
)
filters.append(Document.doc_metadata[metadata_name] != f'"{value}"')
else:
filters.append(sqlalchemy_cast(Document.doc_metadata[metadata_name].astext, Float) != value)
case "empty":
filters.append(Document.doc_metadata[metadata_name].is_(None))
case "not empty":

15
web/app/components/workflow/nodes/knowledge-retrieval/components/metadata/condition-list/condition-array.tsx
Unescape Escape View File

@ -87,16 +87,19 @@ const ConditionArray = ({
const trimmed = item.trim()
if (trimmed === '') return null
// Try to convert to number if it's a valid number
const numericValue = Number(trimmed)
if (!isNaN(numericValue) && isFinite(numericValue))
return numericValue
// Try to convert to number if it's a valid number (only if it looks like a pure numeric value)
if (/^-?\d+(\.\d+)?$/.test(trimmed)) {
const numericValue = Number(trimmed)
if (!isNaN(numericValue) && isFinite(numericValue))
return numericValue
}
// Otherwise keep as string
return trimmed
// Otherwise keep as string (remove quotes if present)
return trimmed.replace(/^["']|["']$/g, '')
}).filter(item => item !== null)
console.log('🔧 常量数组值被设置:', arrayValues)
console.log('🔧 数组类型检测:', arrayValues.map(v => typeof v))
onChange(arrayValues)
}, [onChange])

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