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| 知识库结构讲解 | 本节会介绍 FastGPT 知识库结构设计，理解其 QA 的存储格式和检索格式，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。 | dataset | false | true | 311 |
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、一个 q 字段用于存储向量对应的内容，以及一个 a 字段用于检索映射。之所以取字段为 qa 是由于一些历史缘故，无需完全解为 “问答对” 的格式。在实际使用过程中，可以利用q和a的组合，对检索后的内容做进一步的声明，提高大模型的理解力（注意，这里不直接提高搜索精度）。
目前，提高向量搜索的精度，主要可以通过几种途径：
- 精简
q的内容，减少向量内容的长度：当q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。 - 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。
- 多样性文本：为一段内容增加关键词、摘要、相似问题等描述性信息，可以使得该内容的向量具有更大的检索覆盖范围。
- 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。
- 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 |
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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 |
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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 |
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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。
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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。
