整合本地与互联网的搜索能力，借助大语言模型与自动化流程，智能检索系统的效率与精度得到了质的提升。面对信息量快速增长，依靠单一工具难以应对复杂的查询和数据整合需求，智能搜索工作流应运而生。
本文以Dify搜索大师为案例，梳理了核心节点功能、工作流程与主要应用场景，重点介绍如何结合语言模型、条件分支和外部数据源，实现一站式的智能信息检索与批量问答自动化处理。
文章目录
- 智能信息检索
- 核心模型
- Node节点
- 工作流程
- 应用场景
- 开发与应用
智能信息检索
整合本地与网络搜索能力，结合大语言模型对查询内容进行处理、分析和输出，极大提升了复杂信息检索的自动化与智能化水平。整个流程以“Start”节点为起点，需要提前准备好搜索问题或指令，部分节点支持连接网络搜索引擎如 SearXNG，并可利用 HTTP Request 节点对外部接口进行扩展。流程中，LLM 节点负责解析与理解输入内容，结合模板节点和条件判断节点（IF/ELSE）实现多轮推理和自适应处理，JinaReader 等读取节点用于辅助获取结构化信息。最终，通过 Answer 节点输出整合后的结果，满足初学者对高效、准确搜索与知识获取的需求。
核心模型
| 模型名称 | 说明 |
|---|---|
| LLM 1 | 用于执行文本生成与搜索相关的自然语言处理任务的语言大模型。 |
| LLM 4 | 用于执行文本生成与搜索相关的自然语言处理任务的语言大模型。 |
Node节点
| 节点名称 | 说 |
|---|
