BM25 算法与关键词提取在向量数据库中的实践优化
BM25 算法与关键词提取在向量数据库中的实践优化
在实际构建问答系统或语义检索场景中，向量数据库（如 Weaviate）提供了基于语义匹配的检索能力，然而我们发现 BM25 关键词检索效果不理想，甚至出现了召回率过低、查询必须精确匹配等问题。
深入排查后，发现问题根源有三：
● 使用 BM25 时，语料库未经过有效分词处理；
● 缺少显式的关键词字段；
● 用户 query 与语料库不一致，导致匹配失败。
💡 问题背景
在构建知识库检索系统过程中，使用了 Weaviate + BM25 作为关键字召回方案，但出现了以下问题：
● 查询内容若与问题文本不完全一致，无法匹配；
● BM25 检索字段未分词（tokenization）；
● 用户输入 query 未标准化（如：未分词）；
🚧 解决思路与每一步分析
1. 使用 dify 的 keyword 提取方法，在检索和插入时统一处理关键词（pass）
core/rag/datasource/retrieval_service.py
class RetrievalService:@classmethoddef retrieve(cls,retrieval_method: str,dataset_id: str,query: str,top_k: int,score_threshold: Optional[float] = 0.0,reranking_model: Optional[dict] = None,reranking_mode: Optional[str] = "reranking_model",weights: Optional[dict] = None,):# ....这部分代码省略了if retrieval_method == "keyword_search":keyword_thread = threading.Thread(target=RetrievalService.keyword_search,kwargs={"flask_app": current_app._get_current_object(),"dataset_id": dataset_id,"query": query,"top_k": top_k,"all_documents": all_documents,"exceptions": exceptions,},)threads.append(keyword_thread)keyword_thread.start()
● 实现方式
将retrieval_method == "keyword_search"中的代码应用到全文索引中，然后根据默认权重配置keyword_search的返回结果与BM25的搜索结果进行整合返回。
● 为什么这么做？
保证检索时对用户 query 的处理方式与语料构建时一致，避免因分词策略不同导致的召回不一致。
● 好处：
○ 一致性高：插入、检索使用同一套 keyword 提取逻辑；
○ 实现简单：封装函数、按权重检索；
○ 具备可控性：可调节关键词提取策略。
● 缺点：
○ 需修改检索逻辑；
○ 测试的时候对程序运行性能影响较高，造成卡顿现象
2. 在 Weaviate 中为 BM25 检索添加 tokenized_content 字段
核心代码
# 插入数据，附带分词字段
for q, a in qa_data:segmented_q = " ".join(jieba.lcut(q+a))client.data_object.create(data_object={"question": q,"segmentedQuestion": segmented_q,"answer": a},class_name="QAPair")result = client.query.get("QAPair", ["question", "answer"]) \.with_bm25(query=query_text, properties=["segmentedQuestion"]) \.with_limit(3) \.do()
● 为什么这么做？
将语料中的内容预先分词，并按空格分隔成字符串，存储在新字段中，供 BM25 使用。
● 好处：
○ 充分利用 BM25 的词频特征；
○ 可扩展为对任意内容的分词检索；
○ 配合 with_bm25 可轻松启用多字段召回。
● 缺点：
○ 数据迁移成本高；
○ 增加字段后需兼容现有逻辑；
○ 用户输入未标准化，召回结果任然不理想
3. 对用户输入的 Query 做分词预处理
核心代码
segmented_queries = " ".join(jieba.lcut(query))
● 为什么这么做？
与语料中的 tokenized_content 对齐，避免中文 query 无法匹配 token。
● 好处：
○ 显著提升召回率；
○ 查询语义更清晰；
○ 保证检索一致性。
● 缺点：
○ 用户体验上难以感知；
○ 仍受限于关键词提取准确性。
🔬 效果测试与对比分析
我分别测试了以下两种场景：测试代码参考 github连接
📌 未分词的 Query + 原始语料
● 查询 “人工智能是什么”
● 结果为空或错误，必须输入 “什么是人工智能？” 才能命中
✅ 分词后的 Query + 分词语料字段 (segmentedQuestion)
● 查询：“人工智能是什么”
● 命中效果大幅提升，多个语料均被正确匹配
对比项 原始方式（未分词） 优化方式（分词+keyword）
召回率 较低 明显提升
用户容错性 差 好
系统复杂度 简单 增加字段、代码稍复杂
开发适应性 高 需同步维护关键词提取逻辑
查询效率 快 PostgreSQL 存储场景略卡顿
⚠️ PostgreSQL keyword 权重查询方案存在的问题
虽然我们尝试结合 BM25 + keyword 搜索 + 权重配置的方式，在 PostgreSQL 中实现 fulltext 搜索方案，但最终：
● 查询效果非常好；
● 查询速度严重卡顿；
● 不适合高并发线上环境。
因此该方案被标记为高风险。
✅ 最终推荐方案：结合 BM25 + 分词字段
综合考虑效果与性能：
- 为语料增加 tokenized_content 字段；
- 插入语料时进行分词填入该字段；
- 查询时对 query 分词，与该字段对齐；
- 使用 Weaviate 的 with_bm25 指定使用该字段检索。
该方式在准确性、性能、维护成本之间取得了良好平衡。
🧠 总结
本次针对向量数据库中 BM25 匹配效果差的问题，从关键词缺失、分词不一致、语料结构单一等多个角度进行优化，主要提升措施包括：
● 增加分词字段 segmentedQuestion / tokenized_content；
● 插入和查询统一使用 jieba 分词；
● 尝试结合 keyword 库 + PostgreSQL，但因性能问题暂时搁置；
● 最终实现了一种高效、稳定的 hybrid 检索方案。
📌 关键词召回 + 向量语义检索，将是构建强大问答系统的未来主流方案。