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title: '知识库搜索介绍'
description: '本节会详细介绍 FastGPT 知识库结构设计，理解其 QA 的存储格式和多向量映射，以便更好的构建知识库。同时会介绍每个搜索参数的功能。这篇介绍主要以使用为主，详细原理不多介绍。'
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## 理解向量

FastGPT 采用了 RAG 中的 Embedding 方案构建知识库，要使用好 FastGPT 需要简单的理解`Embedding`向量是如何工作的及其特点。

人类的文字、图片、视频等媒介是无法直接被计算机理解的，要想让计算机理解两段文字是否有相似性、相关性，通常需要将它们转成计算机可以理解的语言，向量是其中的一种方式。

向量可以简单理解为一个数字数组，两个向量之间可以通过数学公式得出一个`距离`，距离越小代表两个向量的相似度越大。从而映射到文字、图片、视频等媒介上，可以用来判断两个媒介之间的相似度。向量搜索便是利用了这个原理。

而由于文字是有多种类型，并且拥有成千上万种组合方式，因此在转成向量进行相似度匹配时，很难保障其精确性。在向量方案构建的知识库中，通常使用`topk`召回的方式，也就是查找前`k`个最相似的内容，丢给大模型去做更进一步的`语义判断`、`逻辑推理`和`归纳总结`，从而实现知识库问答。因此，在知识库问答中，向量搜索的环节是最为重要的。

影响向量搜索精度的因素非常多，主要包括：向量模型的质量、数据的质量（长度，完整性，多样性）、检索器的精度（速度与精度之间的取舍）。与数据质量对应的就是检索词的质量。

检索器的精度比较容易解决，向量模型的训练略复杂，因此数据和检索词质量优化成了一个重要的环节。


### 提高向量搜索精度的方法

1. 更好分词分段：当一段话的结构和语义是完整的，并且是单一的，精度也会提高。因此，许多系统都会优化分词器，尽可能的保障每组数据的完整性。
2. 精简`index`的内容，减少向量内容的长度：当`index`的内容更少，更准确时，检索精度自然会提高。但与此同时，会牺牲一定的检索范围，适合答案较为严格的场景。
3. 丰富`index`的数量，可以为同一个`chunk`内容增加多组`index`。
4. 优化检索词：在实际使用过程中，用户的问题通常是模糊的或是缺失的，并不一定是完整清晰的问题。因此优化用户的问题（检索词）很大程度上也可以提高精度。
5. 微调向量模型：由于市面上直接使用的向量模型都是通用型模型，在特定领域的检索精度并不高，因此微调向量模型可以很大程度上提高专业领域的检索效果。

## FastGPT 构建知识库方案

### 数据存储结构

在 FastGPT 中，整个知识库由库、集合和数据 3 部分组成。集合可以简单理解为一个`文件`。一个`库`中可以包含多个`集合`，一个`集合`中可以包含多组`数据`。最小的搜索单位是`库`，也就是说，知识库搜索时，是对整个`库`进行搜索，而集合仅是为了对数据进行分类管理，与搜索效果无关。（起码目前还是）

![](/imgs/dataset_tree.png)

### 向量存储结构

FastGPT 采用了`PostgresSQL`的`PG Vector`插件作为向量检索器，索引为`HNSW`。且`PostgresSQL`仅用于向量检索（该引擎可以替换成其它数据库），`MongoDB`用于其他数据的存取。

在`MongoDB`的`dataset.datas`表中，会存储向量原数据的信息，同时有一个`indexes`字段，会记录其对应的向量ID，这是一个数组，也就是说，一组向量可以对应多组数据。

在`PostgresSQL`的表中，设置一个`vector`字段用于存储向量。在检索时，会先召回向量，再根据向量的ID，去`MongoDB`中寻找原数据内容，如果对应了同一组原数据，则进行合并，向量得分取最高得分。

![](/imgs/datasetSetting1.png)

### 多向量的目的和使用方式

在一组向量中，内容的长度和语义的丰富度通常是矛盾的，无法兼得。因此，FastGPT 采用了多向量映射的方式，将一组数据映射到多组向量中，从而保障数据的完整性和语义的丰富度。

你可以为一组较长的文本，添加多组向量，从而在检索时，只要其中一组向量被检索到，该数据也将被召回。

### 检索方案

1. 通过`问题补全`实现指代消除和问题扩展，从而增加连续对话的检索能力以及语义丰富度。
2. 通过`Concat query`来增加`Rerank`连续对话的时，排序的准确性。
3. 通过`RRF`合并方式，综合多个渠道的检索效果。
4. 通过`Rerank`来二次排序，提高精度。

![](/imgs/dataset_search_process.png)


## 搜索参数
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|![](/imgs/dataset_search_params1.png)| ![](/imgs/dataset_search_params2.png) | ![](/imgs/dataset_search_params3.png) |

### 搜索模式

#### 语义检索

语义检索是通过向量距离，计算用户问题与知识库内容的距离，从而得出“相似度”，当然这并不是语文上的相似度，而是数学上的。

优点：
- 相近语义理解
- 跨多语言理解（例如输入中文问题匹配英文知识点）
- 多模态理解（文本，图片，音视频等）

缺点：
- 依赖模型训练效果
- 精度不稳定
- 受关键词和句子完整度影响

#### 全文检索

采用传统的全文检索方式。适合查找关键的主谓语等。

#### 混合检索

同时使用向量检索和全文检索，并通过 RRF 公式进行两个搜索结果合并，一般情况下搜索结果会更加丰富准确。

由于混合检索后的查找范围很大，并且无法直接进行相似度过滤，通常需要进行利用重排模型进行一次结果重新排序，并利用重排的得分进行过滤。

#### 结果重排

利用`ReRank`模型对搜索结果进行重排，绝大多数情况下，可以有效提高搜索结果的准确率。不过，重排模型与问题的完整度（主谓语齐全）有一些关系，通常会先走问题补全后再进行搜索-重排。重排后可以得到一个`0-1`的得分，代表着搜索内容与问题的相关度，该分数通常比向量的得分更加精确，可以根据得分进行过滤。

FastGPT 会使用 `RRF` 对重排结果、向量搜索结果、全文检索结果进行合并，得到最终的搜索结果。

### 搜索过滤

#### 引用上限

每次搜索最多引用`n`个`tokens`的内容。

之所以不采用`top k`，是发现在混合知识库（问答库、文档库）时，不同`chunk`的长度差距很大，会导致`top k`的结果不稳定，因此采用了`tokens`的方式进行引用上限的控制。

#### 最低相关度

一个`0-1`的数值，会过滤掉一些低相关度的搜索结果。

该值仅在`语义检索`或使用`结果重排`时生效。

### 问题补全

#### 背景

在 RAG 中，我们需要根据输入的问题去数据库里执行 embedding 搜索，查找相关的内容，从而查找到相似的内容（简称知识库搜索）。

在搜索的过程中，尤其是连续对话的搜索，我们通常会发现后续的问题难以搜索到合适的内容，其中一个原因是知识库搜索只会使用“当前”的问题去执行。看下面的例子：

![](/imgs/coreferenceResolution2.jpg)

用户在提问“第二点是什么”的时候，只会去知识库里查找“第二点是什么”，压根查不到内容。实际上需要查询的是“QA结构是什么”。因此我们需要引入一个【问题补全】模块，来对用户当前的问题进行补全，从而使得知识库搜索能够搜索到合适的内容。使用补全后效果如下：

![](/imgs/coreferenceResolution3.jpg)

#### 实现方式

在进行`数据检索`前，会先让模型进行`指代消除`与`问题扩展`，一方面可以可以解决指代对象不明确问题，同时可以扩展问题的语义丰富度。
