本地问答系统升级：本地RAG+网络搜索（已开源）

一、搜索 API 的选择

核心原则：优先选择支持结构化数据返回、高稳定性、低成本或免费层充足的 API。

Google Custom Search JSON API

适合通用搜索，支持过滤和排序，免费层每日 100 次请求。需注意内容版权合规性。

Serper.dev（推荐）

专为 AI 优化的搜索引擎 API，低延迟高性价比（$50/10 万次）。

支持 Google/Bing 搜索结果结构化提取。

Bing Search API

微软生态兼容性好，学术场景有免费额度。

NewsAPI/Yahoo Finance（垂直领域）

若需时效性新闻或金融数据可作为补充。

学术论文检索

通过 CrossRef/Semantic Scholar API 获取学术资源。

初步测试下来，选择 SerpAPI 作为演示示例，每个月有 100 次免费查询额度，对于短期测试是完全足够了，后续有需要大家可以自行切换其他服务商。

二、联网搜索触发标准

2.1 现有触发条件

目前的触发逻辑是在代码中通过硬编码时间敏感检测实现触发。

需要特别说明的是，这种做法比较粗糙，有优化需求的盆友可以参考下述两种没有在该项目中实现的方法。

time_keywords = {
    "时间相关": ["最新","今年","当前","最近","刚刚","日前","近日","近期"],
    "年份模式": r"\b(20\d{2}|今年|明年|去年)\b",
    "时间副词": ["最近","目前","现阶段","当下","此刻"]
}

2.2 基于内容缺失的触发

• RAG 置信度阈值
  当本地向量检索结果的相似度分数 < 0.7（需根据实际数据校准）。

• 实体缺失检测
  通过 NER 识别问题中的实体，检查是否在本地知识库中存在。

2.3 基于用户意图的触发

• 意图分类模块
  训练轻量级分类模型识别是否需要实时信息（如"新闻"、"股票价格"类问题）。

• 显式指令识别
  检测类似"搜索网络"、"查看最新资料"等用户指令词。

2.4 混合决策机制

if (rag_confidence < threshold) or 
   (has_time_critical_keyword) or 
   (detect_explicit_search_command):
    trigger_web_search()

三、数据整合流程

3.1

双通道处理架构

• 检索阶段
  对用户查询进行向量化。在 ChromaDB 中同时检索本地知识库和网络结果的向量，按相似度排序。返回 Top-K 结果（如 K=5）。

• 生成阶段：
  将检索到的本地和网络结果拼接为上下文。

• 设计提示词模板，例如：

请根据以下本地文档和网络搜索结果回答问题：
[本地文档1]...
[网络结果1]...
[本地文档2]...
[网络结果2]...
问题：{用户问题}

• 调用本地大模型生成最终答案。

3.2 网络数据清洗：

去重：content_hash 校验

结构化：提取标题/摘要/链接

元数据标记：“source”: “web”

3.3 矛盾检测机制：

def detect_conflicts(sources):
       key_facts = {}
       for item in sources:
           facts = extract_facts(item['excerpt'])
           # 关键事实对比...

3.4 可信度评估：

credibility_scores = {
       "gov.cn": 0.9,  # 政府网站
       "weixin": 0.7,  # 微信公众号
       "zhihu": 0.6    # 知乎
   }

3.5 **** 来源标注示例：****

<div class="source-item">
    <span style="background:#4CAF50">网络</span>
    <a href="...">可信度83%｜2024最新行业报告</a>
    <div>...摘要内容...</div>
</div>
<div class="source-item">
    <span style="background:#2196F3">本地</span>
    <div>...本地文档节选...</div>
</div>

四、性能优化方向

4.1 系统架构

微服务化可以将不同模块解耦，独立扩展。比如，将嵌入生成、模型推理部署为单独服务，利用负载均衡提高吞吐量。分布式向量数据库能处理更大规模数据，提高查询效率。

4.2 检索效率

向量数据库的查询速度直接影响响应时间。引入混合检索（比如结合 BM25 和语义向量）可以提高召回率，而重排序模型（Reranker）能提升结果的相关性，减少后续处理的数据量。

4.3 网络搜索优化

SerpAPI 的调用延迟可能影响整体性能。引入缓存机制，对常见查询结果进行缓存，减少重复请求。同时，并行处理搜索和本地检索，利用异步编程，可以缩短整体延迟。

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五、如何系统学习掌握AI大模型？

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