Agno项目中基于相似度阈值实现智能RAG响应切换的技术方案

在构建基于检索增强生成(RAG)的智能应用时，一个常见挑战是如何处理知识库中不存在相关信息的查询场景。本文深入探讨了在Agno项目中实现智能响应切换的技术方案，通过引入相似度阈值机制，使系统能够根据检索结果的相关性动态决定是否使用知识库内容。

问题背景与挑战

传统RAG系统面临的核心问题之一是"知识边界"处理。当用户查询超出知识库覆盖范围时，系统通常会强制返回低相关性结果或完全无法响应。这种"全有或全无"的模式严重影响了用户体验。

在Agno项目的实际应用中，开发者发现单纯依赖提示工程(Prompt Engineering)难以完美解决这一问题。系统需要更底层的机制来控制知识检索与LLM生成之间的切换逻辑。

技术方案设计

相似度阈值机制

核心思想是引入可配置的相似度阈值参数(min_similarity或max_distance)，系统在运行时将检索结果的相似度分数与该阈值比较：

1. 当最高相似度得分≥阈值时，使用检索到的文档增强生成
2. 当所有结果得分<阈值时，绕过知识库直接使用LLM的通用能力生成响应

这种设计实现了"软切换"而非硬性依赖，使系统行为更加符合人类预期。

混合检索实现

参考社区贡献的ScoredPgVector实现，展示了如何扩展基础检索功能：

class ScoredPgVector(PgVector):
    async def hybrid_search(self, query: str, limit: int = 3, **kwargs):
        # 生成查询向量
        embeddings = self.embedder.get_embedding(query)
        
        # 计算语义相似度
        semantic_score = self.table.c.embedding.cosine_distance(embeddings)
        
        # 计算关键词相关性
        ts_vector = func.to_tsvector(language, self.table.c.content)
        ts_query = func.plainto_tsquery(language, query)
        keyword_score = func.ts_rank_cd(ts_vector, ts_query)
        
        # 混合评分(0.7语义 + 0.3关键词)
        hybrid_score = 0.7*(1-semantic_score) + 0.3*func.coalesce(keyword_score,0)
        
        # 将评分存入文档元数据
        doc.metadata["hybrid_score"] = hybrid_score
        return search_results

该实现创新性地将以下技术结合：

1. 向量相似度计算(余弦距离)
2. 全文检索相关性(TSRank)
3. 可配置的权重混合策略

工程实践建议

在实际部署时，开发者应注意：

1. 阈值调优：通过A/B测试确定最佳阈值，通常建议初始值为0.6-0.7
2. 混合权重：根据领域特点调整语义与关键词的权重比例
3. 性能监控：记录阈值决策日志，持续优化切换策略
4. 降级处理：当检索系统异常时自动切换至纯LLM模式

未来演进方向

该技术方案可进一步扩展为：

1. 动态阈值机制：根据查询复杂度自动调整阈值
2. 多级知识库：构建分层知识体系，实现更精细的检索控制
3. 反馈学习：根据用户交互数据持续优化阈值参数

总结

Agno项目通过引入相似度阈值机制，为RAG系统提供了更智能的知识利用策略。这种方案平衡了知识准确性与回答覆盖率，显著提升了系统在开放域场景下的表现。该设计模式也可为其他检索增强型系统提供参考，是构建生产级AI应用的重要实践。