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FastGPT 引申：混合检索完整实例

下边通过一个简单的例子说明不同检索方式的分值变化过程，假设我们有一个查询：“如何使用Python进行数据分析”

1. 各检索方式的初始结果

向量检索结果 (相似度分数0-1):

1. {id: "doc1",q: "Python数据分析基础教程",score: 0.85,type: "embedding"
}
2. {id: "doc2",q: "数据分析工具pandas使用",score: 0.78,type: "embedding"
}

全文检索结果 (BM25分数):

1. {id: "doc2",q: "数据分析工具pandas使用",score: 8.5,type: "fullText"
}
2. {id: "doc3",q: "Python编程基础",score: 6.2,type: "fullText"
}

2. RRF合并过程

使用公式: score = 1/(k + rank)，这里 k=60

向量检索RRF分数:

doc1: 1/(60 + 1) = 0.0164
doc2: 1/(60 + 2) = 0.0161

全文检索RRF分数:

doc2: 1/(60 + 1) = 0.0164
doc3: 1/(60 + 2) = 0.0161

3. 合并后的结果

1. {id: "doc2",  // 出现在两个结果中q: "数据分析工具pandas使用",score: [{type: "embedding", value: 0.78},{type: "fullText", value: 8.5},{type: "rrf", value: 0.0325}  // 0.0161 + 0.0164]
}2. {id: "doc1",q: "Python数据分析基础教程",score: [{type: "embedding", value: 0.85},{type: "rrf", value: 0.0164}]
}3. {id: "doc3",q: "Python编程基础",score: [{type: "fullText", value: 6.2},{type: "rrf", value: 0.0161}]
}

4. Rerank重排序后

假设重排序模型对这些文档评分:

1. {id: "doc2",q: "数据分析工具pandas使用",score: [{type: "embedding", value: 0.78},{type: "fullText", value: 8.5},{type: "rrf", value: 0.0325},{type: "rerank", value: 0.92}]
}2. {id: "doc1",q: "Python数据分析基础教程",score: [{type: "embedding", value: 0.85},{type: "rrf", value: 0.0164},{type: "rerank", value: 0.88}]
}3. {id: "doc3",q: "Python编程基础",score: [{type: "fullText", value: 6.2},{type: "rrf", value: 0.0161},{type: "rerank", value: 0.75}]
}

5. 最终RRF合并

将重排序结果作为第三个来源(k=58)进行最终 RRF 合并:

doc2: 0.0325 + 1/(58 + 1) = 0.0325 + 0.0169 = 0.0494
doc1: 0.0164 + 1/(58 + 2) = 0.0164 + 0.0167 = 0.0331
doc3: 0.0161 + 1/(58 + 3) = 0.0161 + 0.0164 = 0.0325

6. 内容总结

展示如下环节：

1. 不同检索方式的分数范围不同
2. RRF 如何将不同分数统一到相同尺度
3. 多次出现的文档如何累加 RRF 分数
4. 重排序如何提供额外的相关性评分

文档排序综合考虑:

• 语义相似度(向量检索)
• 关键词匹配(全文检索)
• 语义理解(重排序)
• 在不同搜索结果中的排名位置(RRF)