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WIKI 知识库 v1.1.3 正式发布

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该功能的作用

以前检索主要靠「向量语义 + 重排」:同义词、口语化提问能找着,但专有名词、型号、原文原句这类字面命中容易漏。当前版把关键词通道补上,做成一条完整链路:

  1. BM25 字面召回与向量 ANN并行取候选。
  2. 用 RRF(倒数排名融合)合成一份候选列表,再交给原来的 Rerank。
  3. 任一通道失败或关掉时自动降级到另一路,问答不至于整段挂掉。
  4. 开关与 rrf_k 挂在「知识库管理 → 检索与分片」,保存即热更新,方便对比实验。

社区版默认开启混合检索;关掉 hybrid_enabled 即可回到「仅向量 + 重排」。另外本版顺带修了两处容易误解的体验:

  • 知识来源分数:主标签改为「名次 + 本批相对分 + 档位」,并拆开展示向量 / 重排绝对值;模型答「无法确定」时,侧栏降级为「检索候选」并默认收起。
  • 聊天页高度:整页不再被消息撑高;消息区内部滚动,输入框始终留在可视区域底部。
混合检索整体架构

名称

文件路径

稀疏索引

src/kb/bm25_index.py

纯标准库 Okapi BM25;中英简单切词

融合

src/kb/hybrid.py

多路 RRF

检索主路径

src/knowledge_base.py

双通道 + 降级 + 重排;回传向量/重排分项

可配置项

src/kb/retrieval_settings.py

hybrid_enabled / rrf_k 校验与热更新

来源组装

src/api/http_server.py

相对排序分、档位、分项分数

页面

KbManagement.vue / RetrievalQa.vue

混合开关;来源展示与聊天布局

那如何使用呢?1. 默认即可使用

升级到 v1.1.3 后,配置默认:

参数

默认值

hybrid_enabled

true

开启 BM25∪向量

rrf_k

60

RRF 常数;越大排名差越平滑

导入或重建分片时会同步重建内存 BM25 索引,无需单独操作。

2. 面板参数调整

控制台「知识库管理 → 检索与分片」:

  • 打开 / 关闭混合检索 hybrid_enabled
  • 调整RRF 常数 rrf_k(关闭混合时该项禁用)

# 读当前生效值(含 hybrid)curl -s http://127.0.0.1:8000/api/kb/settings | python -m json.tool# 临时关掉混合只走向量+重排curl -s -X PUT http://127.0.0.1:8000/api/kb/settings -H "Content-Type: application/json" -d "{"hybrid_enabled":false}" | python -m json.tool
3. 看懂「知识来源」分数

检索问答右侧 知识来源 主标签形如:

#1 · 1.00 · 一般、向量 0.52 · 重排、0.78 · 合成 0.66

字段

名次

本批结果中的排序

相对分

第 1 名最高分值为 1.00 其余按合成分相对峰值比例

较强 / 一般 / 较弱

按合成分档位不是正确率

向量 / 重排 / 合成

分项绝对值便于核对虚高

若回答是「根据当前知识库无法确定」:

  • 气泡改为「检索候选 N 条(不足以回答)」
  • 侧栏提示:仅是候选,不是已证实依据,并默认收起
4. 和评测一起用

同一套参数下用评测集跑分、指标看板看结果,才能验证混合是否真的抬召回:

python -m src.eval.clipython -m src.eval.cli --top-k 10

建议进行对比 hybrid_enabled=true 对比false,看 Recall@5 / NDCG@10 与检索 p95。

是如何实现的1. 检索数据流

检索数据流日志关键词如Hybrid recall: channel=hybrid_rrf|vector_only|bm25_only ... 方便排查走了哪条路。

2. 分数怎么来的

合成分 ≈ 0.35 × 向量分 + 0.65 × 重排分(默认权重)相对分 = 合成分 / 本批最高合成分

所以当问对了文档却只有 0.66很常见,因为那是合成分不是错误率。界面主标签改用相对分后,排第一的文档最高会显示 1.00,同时仍可在下方看到真实向量/重排序值。

3. 聊天页高度

视口 100dvh└─ 顶栏 + 主内容区(问答页禁止整页滚动)└─ qa-layout(三栏填满剩余高度)└─ 中间栏:工具栏(固定)消息列表(内部滚动)输入框(固定在栏底)
4. 示例

配置片段conf/config.json 思路

{"search": {"hybrid_enabled": true,"default_k": 5,"min_source_similarity": 0.6},"retrieval": {"rrf_k": 60,"embed_weight": 0.35,"rerank_weight": 0.65}

接口返回的来源项(节选)

{"filename": "升级迁移指南.md","rank": 1,"relative_similarity": 1.0,"similarity": 0.66,"embed_similarity": 0.52,"rerank_similarity": 0.78,"score_label": "一般","preview_text": "……"}
那有如何测试呢?1. 自动化验收

python -m unittest tests.test_hybrid_retrieval tests.test_source_score_display -v
2. 手动验收

2.1 首先需要确认 hybrid_enabled=true导入含专有名词的文档2.2 用「原文原句 / 型号」提问应能命中(相对纯向量更稳一些)2.3 关掉 hybrid 再问同一次对比召回的差异2.4 问知识库中没有的内容,答案「无法确定」,右侧栏则收起来并提示「检索候选」2.5 多轮对话只有消息区上下滚动,底部输入框始终固定低部2.6 跑评测门控(混合召回路径)如下

python -m src.eval.cli --dataset conf/eval/golden-default.jsonl --hybrid on --no-rerank --warmup 3 --top-k 10  --min-recall5 0.85 --min-recall3 0.75 --min-ndcg10 0.70 --max-latency-p95 300
版本升级说明
  • 从 v1.1.2 升级拉代码 / 装包后重启服务即可。
  • 旧配置中没有 hybrid_enabled 时默认按 true 处理。
  • pyproject.toml / 前端 package.json 版本均为 1.1.3。
  • 社区发版可参考 scripts/release/plan-v1.1.3.json(如果有)。

关于维基框架

维基本地知识库是一个本地优先的开源知识库系统,融合向量检索、重排与对话式问答,支持多种主流大模型 API,具备高性能本地存储与灵活扩展能力,适合智能问答、知识管理、企业知识中台等场景。MulanPSL2 许可证,欢迎共建!

官网:framewiki.com

Gitee:https://gitee.com/cdkjframework/knowledge-base

许可证:MulanPSL-2.0(木兰宽松许可证,第2版)

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