TiDB.ai项目中的检索API重构设计解析

在TiDB.ai项目的开发过程中，团队对知识检索相关API进行了重要的重构设计。本文将深入分析这次API重构的技术细节和设计思路，帮助开发者理解这一关键改进。

背景与需求

现代知识库系统需要提供高效灵活的检索能力，以满足不同场景下的查询需求。TiDB.ai项目原有的检索API存在一些局限性，特别是在多知识库联合检索和结果定制化方面表现不足。重构后的API设计旨在提供更强大、更灵活的检索功能。

API设计详解

基础检索接口

重构后的系统提供了两个核心检索端点：

1. 分块检索接口：POST /admin/retrieve/chunks

   • 支持跨多个知识库的联合检索
   • 提供丰富的检索参数配置
   • 返回结构化的分块结果

2. 知识图谱检索接口：POST /admin/retrieve/knowledge_graph

   • 支持基于知识图谱的语义检索
   • 可配置图谱遍历深度和返回内容
   • 与LLM模型集成能力

检索参数设计

新的API设计引入了层次化的参数结构：

分块检索参数：

• 基础查询参数：查询字符串和目标知识库ID列表
• 检索配置：相似度top K值、过采样因子等
• 元数据过滤：支持按文档ID等条件筛选
• 重排序配置：模型选择和结果数量控制

知识图谱检索参数：

• 查询字符串和目标LLM模型
• 图谱遍历配置：深度、是否包含元数据等
• 结果格式控制：是否包含分块内容、节点度数等

响应结构优化

新的响应设计更加结构化且信息丰富：

1. 分块检索响应：

   • 包含分块详细信息（哈希值、文本内容、元数据）
   • 关联文档的完整信息（ID、名称、创建时间）
   • 相关性评分

2. 知识图谱响应：

   • 图谱节点和关系信息
   • 可选的关联分块内容
   • 节点度数和元数据（根据配置）

技术优势

1. 灵活性提升：通过分层参数设计，支持多种检索场景和定制需求
2. 性能优化：引入过采样因子等参数，平衡检索质量和性能
3. 扩展性增强：模块化设计便于未来添加新的检索算法和功能
4. 结果丰富度：返回更多上下文信息，便于客户端处理和展示

实现考量

在实际实现过程中，开发团队需要注意以下几点：

1. 参数验证：确保复杂参数结构的完整性和有效性
2. 性能监控：特别是对于大型知识库的联合检索
3. 错误处理：清晰的错误码和消息设计
4. 版本兼容：考虑API演进时的向后兼容性

总结

TiDB.ai项目的检索API重构体现了现代知识检索系统的设计理念，通过精心设计的接口和参数结构，为开发者提供了强大而灵活的检索能力。这种设计不仅满足了当前需求，也为未来的功能扩展奠定了良好基础。