Langchain-ChatGLM项目中混合检索算法的优化思考

在Langchain-ChatGLM项目中，混合检索算法结合了rank-bm25和faiss向量检索两种技术，旨在提供更精准的信息检索能力。然而，实际应用中发现rank-bm25算法在某些情况下会显著影响整体检索效果，导致返回结果相关性较低。

混合检索机制分析

当前系统采用的混合检索流程主要包括以下几个关键环节：

1. 查询预处理：对用户输入的自然语言查询进行分词处理
2. BM25检索：基于统计语言模型的文本匹配算法
3. 向量检索：使用深度学习模型生成的向量进行语义匹配
4. 结果融合：将两种检索方式的结果进行合并和排序

问题现象与诊断

在测试"什么时候可以提取住房公积金"这一查询时，系统返回了与"提取"关键词相关但语义不匹配的结果。深入分析发现：

1. BM25算法表现：

   • 仅基于关键词匹配，忽略了语义相关性
   • 对"提取"等高频词过度敏感
   • 评分机制缺乏标准化，导致不同查询间的分数不可比

2. 向量检索表现：

   • 使用余弦相似度或欧几里得距离作为评分标准
   • 存在负分数情况，表明某些结果与查询完全不相关
   • 设置了0.7的阈值过滤，但BM25结果无类似机制

技术优化建议

BM25算法改进

1. 引入词频-逆文档频率(TF-IDF)加权：降低常见词的影响，提升专业术语权重
2. 实施评分归一化：将BM25分数映射到0-1区间，便于与其他算法结果融合
3. 添加相关性阈值：过滤掉分数过低的结果，避免无关内容干扰

混合检索策略优化

1. 动态权重分配：根据查询特点自动调整BM25和向量检索的权重比例
2. 结果后处理：对两种算法返回的结果进行去重和重排序
3. 反馈机制：记录用户点击行为，持续优化检索效果

实施考量

在实际工程实现中，还需要考虑以下因素：

1. 性能平衡：优化算法不能显著增加响应时间
2. 资源消耗：改进方案应控制内存和计算资源使用
3. 可解释性：保持检索过程的透明性，便于问题排查

总结

Langchain-ChatGLM项目的混合检索系统仍有较大优化空间。通过改进BM25算法实现、优化混合策略以及引入智能过滤机制，可以显著提升检索结果的相关性和用户体验。这些改进不仅适用于当前项目，也为类似RAG系统的检索模块设计提供了有益参考。