一、为什么要做这次改造？

在之前的[《基于Doris+LangChain构建数据智能运营AI助手》]项目中，知识库检索采用的是典型的 Embedding 向量检索方案。

整体流程如下：

用户问题    ↓Embedding 向量化    ↓Doris 向量检索    ↓TopK知识召回    ↓LLM生成答案

这种方案能够很好地解决语义理解问题，但随着知识库规模不断扩大，我们逐渐发现，仅依赖向量检索并不能覆盖所有场景。

问题一：专业术语召回不稳定

在企业知识库中，经常会出现大量业务术语：

GMV支付转化率风控拒贷率授信通过率

这类问题往往要求精确匹配，而 Embedding 更擅长理解语义，对于专业名词、缩写词、指标编码的匹配能力相对有限。

问题二：表名、字段名检索效果较差

例如用户查询：

ods_user_login_dirisk_control_scoreloan_apply_cnt

这些内容本质上属于：

表名字段名指标编码枚举值

对于这种精确关键词场景，向量检索的优势并不明显。

问题三：单一路径检索存在天然盲区

检索方式	优势
Embedding	语义理解能力强，能够发现表达不同但含义相近的内容
BM25	关键词匹配能力强，适合术语、指标名、表名、字段名等精确检索场景

二者解决的是不同类型的问题，如果仅依赖其中一种检索方式，都会出现召回盲区。

因此，我们希望同时利用 Embedding 的语义理解能力以及 BM25 的关键词匹配能力，构建一套更加稳定的混合检索方案。

二、改造目标

本次升级的核心目标：引入 BM25 关键词检索，与现有 Embedding 检索形成双路召回，通过融合排序提升知识库召回准确率。

最终实现：

✅ 提升专业术语召回能力

✅ 提升表名、字段名匹配能力

✅ 降低漏召率

✅ 提高大模型最终回答准确率

三、整体方案设计

本次改造采用业内主流的 Hybrid Search（混合检索） 方案。

整体思路如下：

1. 用户问题同时进入两条检索链路
2. Embedding 检索负责语义召回
3. BM25 检索负责关键词召回
4. 双路结果通过 RRF（Reciprocal Rank Fusion）融合排序
5. 返回最终 Top3 结果供大模型生成答案

整体架构如下：

四、检索流程详解

五、核心代码实现

修改 search_metric_definitions 方法，新增 _rrf_fusion 方法：

def search_metric_definitions(self, query, types="document", kw="metric"):    """搜索相关指标定义 / 表字段信息 — 混合检索版本"""    if types == "document":        ifnot self.vector_store:            return ["未找到相关指标定义"]        # === 1. Embedding检索 ===        query_vec = TextEmbedding.call(            model=TextEmbedding.Models.text_embedding_v3, input=query, dimension=512        ).output['embeddings'][0]['embedding']        auth = AuthOptions(            host=DORIS_CONFIG["host"],            query_port=DORIS_CONFIG["port"],            user=DORIS_CONFIG["user"],            password=""        )        client = DorisVectorClient(database=DORIS_CONFIG["database"], auth_options=auth)        table = client.open_table("doris_vector_table")        embedding_results = table.search(query_vec, metric_type="l2_distance").limit(10).select(["content"]).to_list()        # === 2. BM25检索 ===        corpus = [row[1] for row in self.vector_store]        tokenized_corpus = [list(jieba.cut(doc)) for doc in corpus]        bm25 = BM25Okapi(tokenized_corpus)        tokenized_query = list(jieba.cut(query))        bm25_scores = bm25.get_scores(tokenized_query)        top_bm25_indices = sorted(            range(len(bm25_scores)), key=lambda i: bm25_scores[i], reverse=True        )[:10]        bm25_results = [{"content": corpus[i]} for i in top_bm25_indices if bm25_scores[i] > 0]        # === 3. RRF融合 ===        return self._rrf_fusion(embedding_results, bm25_results, top_k=3)    elif types == "table":        return search_by_table(kw.strip())    elif types == "column":        return search_by_column(kw.strip())    else:        return ["未找到相关指标定义"]def _rrf_fusion(self, embedding_results, bm25_results, top_k=3, k=60):    """Reciprocal Rank Fusion 融合两路检索结果"""    scores = {}    for rank, item in enumerate(embedding_results):        content = item["content"] if isinstance(item, dict) else str(item)        scores[content] = scores.get(content, 0) + 1.0 / (k + rank + 1)    for rank, item in enumerate(bm25_results):        content = item["content"] if isinstance(item, dict) else str(item)        scores[content] = scores.get(content, 0) + 1.0 / (k + rank + 1)    sorted_results = sorted(scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)    return [{"content": content} for content, _ in sorted_results[:top_k]]

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