Langchain-Chatchat项目中混合检索算法的优化思考

在构建基于RAG（检索增强生成）的对话系统时，检索模块的性能直接影响最终生成结果的质量。Langchain-Chatchat项目采用了BM25和FAISS向量混合检索的策略，但在实际应用中发现了一些值得深入探讨的问题。

混合检索机制分析

当前系统采用的混合检索方案结合了两种不同的检索方式：

1. BM25算法：基于词频统计的传统检索方法
2. FAISS向量检索：基于深度学习的语义检索方法

这种组合理论上可以兼顾关键词匹配和语义相似度，但在实际运行中却出现了检索结果不理想的情况。

BM25检索的问题诊断

通过实际案例分析，发现BM25算法存在以下问题：

1. 分词处理影响：预处理阶段产生的分词结果可能导致匹配偏差。例如"住房公积金"被拆分为多个片段，影响了检索准确性。

2. 评分机制缺陷：BM25的评分标准可能导致不相关文档获得高分。测试案例显示，仅因包含"提取"一词，完全不相关的文档获得了2.8+的高分。

3. 缺乏阈值过滤：当前实现仅返回top-k结果，没有设置相关性阈值，导致低质量结果也被返回。

FAISS向量检索的观察

向量检索部分表现相对合理，但同样值得关注：

1. 距离度量：FAISS返回的分数实际上是欧几里得距离，数值越大表示相似度越低。

2. 负值现象：出现负分数的情况可能与向量空间分布有关，属于正常现象。

3. 阈值设置：0.7的阈值设置有效过滤了不相关结果，但需要根据不同embedding模型调整。

优化建议

基于以上分析，提出以下改进方向：

1. BM25算法增强：

   • 优化中文分词策略，避免过度拆分专业术语
   • 引入相关性阈值过滤，避免返回低质量结果
   • 考虑使用改进版的BM25+算法

2. 混合策略优化：

   • 实现动态权重调整机制，根据查询特点自动平衡两种算法的比重
   • 增加交叉验证步骤，确保两种方法返回的结果具有一致性

3. 参数调优：

   • 针对不同领域文档优化BM25的参数(k1,b)
   • 根据embedding模型特性调整相似度阈值

实践指导

对于实际应用中的开发者，建议：

1. 对关键业务场景进行充分的检索测试，评估每种算法的表现

2. 建立评估指标体系，包括：

   • 召回率
   • 精确度
   • 人工评估相关性

3. 考虑实现分级检索机制，先进行语义检索，不足时再补充关键词检索

总结

检索模块是RAG系统的核心组件，需要根据实际语料特点和业务需求进行持续优化。Langchain-Chatchat项目的混合检索方案具有理论优势，但在中文场景下需要针对性地调整和改进。通过算法优化、参数调优和策略改进，可以显著提升整体检索效果。