AutoRAG项目中的混合检索模块优化方案

背景与现状分析

在AutoRAG项目中，当前混合检索(hybrid-cc)相关模块存在一些设计上的不足。混合检索技术通过结合语义检索和词汇检索的优势，能够显著提升信息检索的效果。然而，现有实现存在几个关键问题：

1. 模块分散且功能重复：除了RRF(Reciprocal Rank Fusion)外，所有混合cc(凸组合)相关模块实际上只在归一化处理方式上有所不同
2. 权重优化不足：融合权重对结果影响显著(NDCG差异可达0.2)，但当前系统缺乏高效的权重探索机制
3. 检索类型区分不明确：未能明确区分语义检索和词汇检索模块，影响理论最小-最大归一化的实现
4. 文档评分不完整：部分检索模块存在文档评分缺失的问题

优化设计方案

归一化方法统一与参数化

将所有hybrid_cc相关模块整合为一个统一模块，通过"normalize"参数支持多种归一化方法：

• mm(Min-Max归一化)：将分数线性转换到[0,1]区间
• tmm(理论最小-最大归一化)：基于理论最小值和最大值进行归一化
• z(z-score归一化)：基于均值和标准差的标准化方法
• dbsf(3-sigma归一化)：使用三倍标准差范围的稳健归一化

多权重批量测试机制

由于融合计算开销小但对结果影响大，建议实现批量权重测试功能：

1. 允许用户指定测试权重数量(如100个)
2. 在0.0到1.0范围内均匀采样进行测试
3. 自动记录最优权重参数
4. 最终只展示优化后的结果，保持接口简洁

这种设计能够在不增加用户操作复杂度的前提下，自动寻找最佳融合权重。

检索类型明确标注

为实现理论最小-最大归一化(tmm)，需要明确标注每个检索模块的类型：

1. 语义检索模块：如基于嵌入向量的检索
2. 词汇检索模块：如BM25等传统检索方法
3. 系统自动识别模块类型并设置对应的理论极值

文档评分完整性保证

确保每个检索模块对所有文档都提供评分，避免因评分缺失导致的融合偏差。可通过以下方式实现：

1. 对未返回的文档赋予合理默认分
2. 实现评分补全机制
3. 增加完整性检查环节

技术实现考量

在实现上述优化时，需要注意以下技术细节：

1. 性能优化：虽然融合计算本身开销小，但批量测试时仍需注意内存管理
2. 结果可复现性：确保权重测试过程是确定性的
3. 用户体验：保持配置简单，隐藏复杂的优化过程
4. 扩展性：设计应便于未来添加新的归一化方法

预期效果

通过这一系列优化，AutoRAG项目的混合检索模块将具备：

1. 更简洁统一的接口设计
2. 更高效的权重优化能力
3. 更准确的归一化处理
4. 更稳定的融合结果
5. 更好的用户体验

这些改进将显著提升混合检索的效果，使AutoRAG在信息检索任务中表现更加出色。