mirror of
https://github.com/labring/FastGPT.git
synced 2025-07-23 21:13:50 +00:00
92 lines
6.1 KiB
Markdown
92 lines
6.1 KiB
Markdown
---
|
||
title: "知识库结构讲解"
|
||
description: "本节会详细介绍 FastGPT 知识库结构设计，理解其 QA 的存储格式和多向量映射，以便更好的构建知识库。这篇介绍主要以使用为主，详细原理不多介绍。"
|
||
icon: "dataset"
|
||
draft: false
|
||
toc: true
|
||
weight: 502
|
||
---
|
||
|
||
## 理解向量
|
||
|
||
FastGPT 采用了 RAG 中的 Embedding 方案构建知识库，要使用好 FastGPT 需要简单的理解`Embedding`向量是如何工作的及其特点。
|
||
|
||
人类的文字、图片、视频等媒介是无法直接被计算机理解的，要想让计算机理解两段文字是否有相似性、相关性，通常需要将它们转成计算机可以理解的语言，向量是其中的一种方式。
|
||
|
||
向量可以简单理解为一个数字数组，两个向量之间可以通过数学公式得出一个`距离`，距离越小代表两个向量的相似度越大。从而映射到文字、图片、视频等媒介上，可以用来判断两个媒介之间的相似度。向量搜索便是利用了这个原理。
|
||
|
||
而由于文字是有多种类型，并且拥有成千上万种组合方式，因此在转成向量进行相似度匹配时，很难保障其精确性。在向量方案构建的知识库中，通常使用`topk`召回的方式，也就是查找前`k`个最相似的内容，丢给大模型去做更进一步的`语义判断`、`逻辑推理`和`归纳总结`，从而实现知识库问答。因此，在知识库问答中，向量搜索的环节是最为重要的。
|
||
|
||
影响向量搜索精度的因素非常多，主要包括：向量模型的质量、数据的质量（长度，完整性，多样性）、检索器的精度（速度与精度之间的取舍）。与数据质量对应的就是检索词的质量。
|
||
|
||
检索器的精度比较容易解决，向量模型的训练略复杂，因此数据和检索词质量优化成了一个重要的环节。
|
||
|
||
## FastGPT 中向量的结构设计
|
||
|
||
FastGPT 采用了 `PostgresSQL` 的 `PG Vector` 插件作为向量检索器，索引为`HNSW`。且`PostgresSQL`仅用于向量检索，`MongoDB`用于其他数据的存取。
|
||
|
||
在`PostgresSQL`的表中，设置一个 `index` 字段用于存储向量，以及一个`data_id`用于在`MongoDB`中寻找对应的映射值。多个`index`可以对应一组`data_id`，也就是说，一组向量可以对应多组数据。在进行检索时，相同数据会进行合并。
|
||
|
||
|
||
|
||
### 多向量的目的和使用方式
|
||
|
||
在一组向量中，内容的长度和语义的丰富度通常是矛盾的，无法兼得。因此，FastGPT 采用了多向量映射的方式，将一组数据映射到多组向量中，从而保障数据的完整性和语义的丰富度。
|
||
|
||
你可以为一组较长的文本，添加多组向量，从而在检索时，只要其中一组向量被检索到，该数据也将被召回。
|
||
|
||
### 提高向量搜索精度的方法
|
||
|
||
1. 更好分词分段：当一段话的结构和语义是完整的，并且是单一的，精度也会提高。因此，许多系统都会优化分词器，尽可能的保障每组数据的完整性。
|
||
2. 精简`index`的内容，减少向量内容的长度：当`index`的内容更少，更准确时，检索精度自然会提高。但与此同时，会牺牲一定的检索范围，适合答案较为严格的场景。
|
||
3. 丰富`index`的数量，可以为同一个`chunk`内容增加多组`index`。
|
||
4. 优化检索词：在实际使用过程中，用户的问题通常是模糊的或是缺失的，并不一定是完整清晰的问题。因此优化用户的问题（检索词）很大程度上也可以提高精度。
|
||
5. 微调向量模型：由于市面上直接使用的向量模型都是通用型模型，在特定领域的检索精度并不高，因此微调向量模型可以很大程度上提高专业领域的检索效果。
|
||
|
||
## FastGPT 构建知识库方案
|
||
|
||
在 FastGPT 中，整个知识库由库、集合和数据 3 部分组成。集合可以简单理解为一个`文件`。一个`库`中可以包含多个`集合`，一个`集合`中可以包含多组`数据`。最小的搜索单位是`库`，也就是说，知识库搜索时，是对整个`库`进行搜索，而集合仅是为了对数据进行分类管理，与搜索效果无关。（起码目前还是）
|
||
|
||
| 库 | 集合 | 数据 |
|
||
| --- | --- | --- |
|
||
|  |  |  |
|
||
|
||
### 导入数据方案1 - 直接分段导入
|
||
|
||
选择文件导入时，可以选择直接分段方案。直接分段会利用`句子分词器`对文本进行一定长度拆分，最终分割中多组的`q`。如果使用了直接分段方案，我们建议在`应用`设置`引用提示词`时，使用`通用模板`即可，无需选择`问答模板`。
|
||
|
||
| 交互 | 结果 |
|
||
| --- | --- |
|
||
|  |  |
|
||
|
||
|
||
### 导入数据方案2 - QA导入
|
||
|
||
选择文件导入时，可以选择QA拆分方案。仍然需要使用到`句子分词器`对文本进行拆分，但长度比直接分段大很多。在导入后，会先调用`大模型`对分段进行学习，并给出一些`问题`和`答案`，最终问题和答案会一起被存储到`q`中。注意，新版的 FastGPT 为了提高搜索的范围，不再将问题和答案分别存储到 qa 中。
|
||
|
||
| 交互 | 结果 |
|
||
| --- | --- |
|
||
|  |  |
|
||
|
||
### 导入数据方案3 - 手动录入
|
||
|
||
在 FastGPT 中，你可以在任何一个`集合`中点击右上角的`插入`手动录入知识点，或者使用`标注`功能手动录入。被搜索的内容为`q`，补充内容(可选)为`a`。
|
||
|
||
| | | |
|
||
| --- | --- | --- |
|
||
|  |  |  |
|
||
|
||
### 导入数据方案4 - CSV录入
|
||
|
||
有些数据较为独特，可能需要单独的进行预处理分割后再导入 FastGPT，此时可以选择 csv 导入，可批量的将处理好的数据导入。
|
||
|
||
|
||
|
||
### 导入数据方案5 - API导入
|
||
|
||
参考[FastGPT OpenAPI使用](/docs/development/openapi)。
|
||
|
||
## QA的组合与引用提示词构建
|
||
|
||
参考[引用模板与引用提示词示例](/docs/use-cases/ai_settings/#示例)
|