摘要： Dify V0.3.12 重磅发布。本次更新引入 Q&A 分段模式（Q2Q），显著提升私有数据检索精度；同时上线 Chat 功能，集成网页浏览、Google 搜索等插件，支持 AI 在线实时交互与内容分析。此外还优化了调试页面体验并修复多项问题。

📂 分类： Release

重大更新：AI 在线搜索功能正式上线，大幅提升数据集命中率！

我们很高兴地宣布 Dify V0.3.12 版本正式发布！本次更新带来两项核心新功能：进一步优化数据集检索策略，以及全新上线“Chat”能力。借助 Chat，用户现在可以直接与 AI 进行在线实时交互。下文将为您详细拆解本版本的各项新特性。

📊 提升数据检索精度：优化数据集 Q&A 分段模式（Q2Q）

在私有数据应用中，AI 回答的质量很大程度上取决于向量化过程中的索引策略。为了持续提升 AI 应用在实际业务场景中的表现与质量，我们一直在探索更精准的检索方案。在本次更新的数据集高质量索引架构中，我们正式引入了 Q&A 分段模式。该模式有别于传统的“Q2P”（问题到段落）匹配方式。

采用 “Q2Q”（问题对问题） 模式后，当用户发起提问时，系统会直接检索并匹配最相似的历史问答库条目。随后返回对应的精准片段作为答案。这种方式更加高效准确，因为它能直击用户需求，快速定位真正需要的信息源。

举个例子：
假设数据集中包含大量电影资料（如片名、时长、剧情简介、演员表等）。当用户询问《蜘蛛侠：纵横宇宙》的主线剧情时，开启 Q&A 分段模式后，系统能够精准识别数据集内的问答对并直接输出结果：

“电影《蜘蛛侠：纵横宇宙》主要讲述了布鲁克林少年迈尔斯·莫拉莱斯意外获得超能力成为蜘蛛侠，并与来自不同维度的其他蜘蛛侠联手拯救世界的故事。”

若未开启该模式，系统可能无法给出有效回答，反而会提示用户补充更多细节：

“我不太清楚具体信息。但我可以帮您查找答案，请问您还需要提供哪些关键线索？”

此外，如果 Q&A 分段模式的默认结果未达预期，用户还可以手动调整或新增段落范围与内容。这有助于灵活优化数据集结构，进一步提升回答准确率。

💬 Chat：对话中的在线内容搜索

Dify 的使命是与开发者共同探索大模型的边界。自上线插件（Plugin）、代码解释器（Code Interpreter）与函数调用（Function Call）等功能后，大家已不再局限于传统的 Prompt 交互方式。如今，“Chat”的推出标志着 Dify 向智能体平台迈出了关键一步。在 Chat 中，我们首发了一系列官方内置插件，涵盖网页浏览、Google 搜索和维基百科查询等实用工具。

通过 Explore 页面即可进入 Chat，体验以下强大功能：
- 实时问答：让 AI 回答涉及时效性与动态计算的问题。
- 上下文分析：将指定网页内容作为对话背景进行深度解析。
- 推理可视化：支持逐步展开查看 AI 的详细思考过程。

Chat 不仅是团队用户的效率利器，也完美替代了近期下线在线搜索功能的 ChatGPT 体验。

此外，Chat 还将成为 Dify 与开发者共同探索大模型能力的协作实验室。未来推出的自主智能体、插件开发框架、多模态等新特性，都会先在 Chat 中完成验证，再逐步集成至 Dify 的应用编排功能中。目前 Chat 已全面支持具备推理能力的主流模型（如 GPT-3.5、GPT-4、Claude 2）。所有内置插件均由 Dify 团队自主研发并深度优化。

感谢每一位加入 Dify 社区的伙伴。期待大家继续提供宝贵反馈，我们将持续迭代升级平台能力。

🛠️ 更多更新内容

• 应用编排调试页体验优化：提示词建议（Prompt Suggestions）与变量展示模块现已支持折叠功能，操作界面更清爽高效。
• 语音转文字服务 API 文档升级：接口说明与应用指南已全面完善，便于快速集成。
• 多项问题修复：解决了部分已知 Bug，系统运行更加稳定。

Via: @dify_ai & @goocarlos
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