Qwen-Agent项目中优化Assistant知识检索速度的技术方案

背景介绍

在Qwen-Agent项目的实际应用中，用户反馈使用Assistant进行知识问答时，处理13页PDF文档获取最终答案需要7-8秒的时间。这种响应速度在某些实时性要求较高的场景下可能不够理想。本文将深入分析问题原因并提供优化方案。

问题分析

知识检索速度慢的主要原因在于默认的关键词生成策略采用了较为复杂的"SplitQueryThenGenKeyword"方案。该策略会先对查询进行分割，然后生成关键词，虽然能提高检索精度，但增加了处理时间。

优化方案

Qwen-Agent提供了灵活的关键词生成策略配置，开发者可以根据实际需求在检索速度和精度之间进行权衡：

1. None策略：完全不使用关键词生成，直接使用原始查询进行检索。速度最快，但可能影响检索精度。

2. GenKeyword策略：直接生成关键词，不进行查询分割。速度中等，精度较好。

3. SplitQueryThenGenKeyword策略（默认）：先分割查询再生成关键词。速度最慢，但精度最高。

实现方法

在Assistant初始化时，可以通过rag_cfg参数配置关键词生成策略。例如：

# 使用None策略（最快速度）
assistant = Assistant(rag_cfg={'rag_keygen_strategy': 'None'})

# 使用GenKeyword策略（平衡方案）
assistant = Assistant(rag_cfg={'rag_keygen_strategy': 'GenKeyword'})

性能与效果权衡

开发者需要根据具体应用场景选择合适的策略：

• 对实时性要求高的场景：推荐使用None或GenKeyword策略
• 对准确性要求高的场景：保持默认的SplitQueryThenGenKeyword策略
• 中等要求的场景：GenKeyword策略通常是不错的选择

进阶优化建议

除了调整关键词生成策略外，还可以考虑以下优化手段：

1. 文档预处理优化：确保上传的PDF文档结构清晰，减少不必要的复杂格式
2. 检索范围控制：合理设置检索的top_k值，避免检索过多无关内容
3. 缓存机制：对常见查询结果进行缓存，减少重复计算

总结

Qwen-Agent提供了灵活的知识检索配置选项，开发者可以根据实际需求在速度和精度之间找到最佳平衡点。理解不同关键词生成策略的特点，能够帮助开发者更好地优化Assistant应用的性能表现。