检索系统实现 - Jimmy Song

检索系统是 RAG 架构的核心组件之一，它决定了系统能否从海量知识中快速准确地找到与用户查询最相关的信息。本章将深入探讨各种相似度搜索算法的原理和应用场景，重点介绍如何在 Cloudflare Vectorize 中实现高效的向量检索。我们将详细解析检索结果的排序与过滤机制，包括元数据过滤和命名空间隔离等高级功能。此外，还会分享一系列优化技巧，帮助您提升检索系统的性能和准确性，从而为用户提供更优质的问答体验。

相似度搜索算法

相似度搜索是实现高效检索的核心之一：

余弦相似度算法：
- 应用于高维向量空间，计算两个向量夹角的余弦值。
- 值域在 -1 到 1，值越接近于 1，表示两者越相似。
- 适用于衡量文本的相似性，甚至在内容数据不一的情况下依然表现良好。
其他算法选择：
- 欧氏距离：计算两点之间的直线距离。
- 曼哈顿距离：在城市街区模式下测量移动距离。
- 杰卡德相似系数：用于衡量两个集合的交集与并集的比值，适合离散数据。
- 每种算法适合不同场景，选择应基于数据特性和性能需求。

Cloudflare Vectorize 中的距离度量

Cloudflare Vectorize 支持三种距离度量方式，适用于不同场景：

余弦相似度（cosine）：
- 适用于文本相似度搜索
- 范围：-1（最不相似）到 1（完全相同）
- 0 表示正交向量
欧氏距离（euclidean）：
- 适用于图像、音频等数据
- 0 表示完全相同向量
- 值越大表示向量越不相似
点积（dot-product）：
- 适用于特定的机器学习模型
- 更大的负值或更小的正值表示更相似
- 例如，-1000 比 -500 更相似，15 比 50 更相似

在 RAG 系统中，通常推荐使用余弦相似度进行文本检索。

检索结果排序与过滤

实现一个高效的排序和过滤系统是确保检索结果相关性的重要手段：

相似度排序：
- 基于相似度得分进行排序，从而优先显示高度相关的结果。
- 可结合用户上下文或历史行为优化排序。
内容过滤：
- 设定结果显示阈值，例如相似度最低百分比，过滤不相关内容。
- 应用多层次过滤规则，如按类别、时间戳等。
- 可使用机器学习模型进一步分析评分，增强过滤精准度。

使用 Vectorize 进行检索

Vectorize 提供了强大的查询功能，支持多种参数配置：

// 基本查询
let matches = await env.VECTORIZE.query(queryVector);

// 高级查询配置
let matches = await env.VECTORIZE.query(queryVector, {
  topK: 5,              // 返回最相似的 5 个结果
  returnValues: false,  // 不返回向量值（默认）
  returnMetadata: "all" // 返回所有元数据
});

元数据过滤

Vectorize 支持基于元数据的过滤查询，这对于构建复杂的检索系统非常有用：

// 按语言过滤
let matches = await env.VECTORIZE.query(queryVector, {
  topK: 5,
  filter: { 
    language: { $eq: "zh" } 
  }
});

// 多条件过滤
let matches = await env.VECTORIZE.query(queryVector, {
  topK: 5,
  filter: { 
    language: { $eq: "zh" },
    tags: { $in: ["AI", "RAG"] }
  }
});

// 范围查询
let matches = await env.VECTORIZE.query(queryVector, {
  topK: 5,
  filter: { 
    createdAt: { $gte: "2025-01-01T00:00:00Z" }
  }
});

支持的过滤操作符包括：

$eq：等于
$ne：不等于
$in：在指定数组中
$nin：不在指定数组中
$lt：小于
$lte：小于等于
$gt：大于
$gte：大于等于

命名空间过滤

使用命名空间可以实现更高效的过滤：

// 查询特定命名空间中的向量
let matches = await env.VECTORIZE.query(queryVector, {
  topK: 5,
  namespace: "zh" // 只在中文命名空间中搜索
});

检索效果优化

为了提高检索系统的整体性能和用户满意度，需要持续优化：

分块策略调整：
- 基于内容类型调整文本块的大小和覆盖率。
- 考虑调整块的重叠大小以增强文档段之间的语义连接。
用户反馈迭代：
- 建立反馈收集机制，通过用户反馈识别改进点。
- 定期分析用户使用模式，调整算法策略。
实时分析与监控：
- 使用日志和分析工具实时监控检索性能。
- 监控检索速度、响应时间和用户点击率，识别性能瓶颈。
- 利用 A/B 测试评估不同算法和策略的效果。

Vectorize 查询优化技巧

合理设置 topK：
- 根据实际需求设置返回结果数量
- 注意 Vectorize 的限制：带值或元数据时最多返回 20 个结果
控制返回数据量：
- 仅在需要时设置 returnValues: true
- 合理使用 returnMetadata 参数
使用近似搜索：
- Vectorize 默认使用近似搜索以提高性能
- 在需要高精度时才启用高精度搜索

// 高精度搜索（会增加延迟）
let matches = await env.VECTORIZE.query(queryVector, {
  topK: 5,
  returnValues: true // 启用高精度搜索
});

批量查询：
- 对于多个查询，考虑批量处理以提高效率

查询性能监控

实现查询性能监控有助于优化系统：

async function queryWithMonitoring(
  vectorize: Vectorize,
  queryVector: number[],
  options: VectorizeQueryOptions
): Promise<{matches: VectorizeMatches, duration: number}> {
  const startTime = Date.now();
  
  try {
    const matches = await vectorize.query(queryVector, options);
    const duration = Date.now() - startTime;
    
    // 记录查询性能
    console.log(`查询完成，耗时: ${duration}ms, 返回结果: ${matches.count}`);
    
    return { matches, duration };
  } catch (error) {
    const duration = Date.now() - startTime;
    console.error(`查询失败，耗时: ${duration}ms, 错误: ${error.message}`);
    throw error;
  }
}

通过优化相似度搜索算法和结果管理策略，提高了检索系统的整体效率和用户体验。确保系统在高负载下稳定运行，并能够迅速响应用户需求。解决用户可能的核心问题，使信息获取变得更加流畅快捷。

发布于: 2025/07/31 • 最后更新: 2025/08/05 • 编辑页面