PandaWiki全文检索：RAG技术深度解析与应用指南
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还在为知识库搜索效率低下而烦恼？PandaWiki通过先进的RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，为您提供智能化的全文检索体验。本文将带您深入了解PandaWiki的搜索架构，掌握高效检索的配置与使用技巧。
📊 核心检索架构
PandaWiki采用模块化的RAG架构，通过backend/store/rag/rag.go实现统一的检索服务接口。系统支持多种向量检索提供商，当前默认使用CTRAG服务。
检索流程包含三个关键阶段：
- 文档预处理：HTML转Markdown，通过backend/store/rag/ct/html2md.go处理富文本内容
- 向量化存储：文档内容被分块并转换为向量表示
- 语义检索：基于相似度匹配返回最相关的内容片段
⚙️ 配置检索服务
在backend/config/config.go中配置RAG服务：
rag:
provider: "ct" # 检索服务提供商
ct_rag:
base_url: "http://localhost:8080/api/v1" # 服务地址
api_key: "sk-your-api-key" # 认证密钥
支持的环境变量配置：
RAG_CT_RAG_BASE_URL: 覆盖基础URLRAG_PROVIDER: 切换检索提供商
🔍 智能搜索功能
基本搜索
通过backend/domain/chat.go定义的搜索接口：
type ChatSearchReq struct {
Query string `json:"query"` // 搜索关键词
DatasetIDs []string `json:"dataset_ids"` // 知识库ID列表
GroupIDs []int `json:"group_ids"` // 用户组权限过滤
}
高级检索参数
在backend/store/rag/ct/rag.go中支持：
| 参数 | 类型 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|---|
| TopK | int | 返回结果数量 | 10 |
| SimilarityThreshold | float64 | 相似度阈值 | 0.75 |
| UserGroupIDs | []int | 权限组过滤 | 空 |
🚀 实战应用场景
场景一：技术文档搜索
技术团队可以将API文档、开发指南等导入PandaWiki，通过语义搜索快速定位相关内容。
场景二：客服知识库
客服人员输入用户问题，系统自动检索相关知识库内容，生成精准回复。
场景三：内部培训资料
企业培训资料集中管理，员工可通过自然语言查询快速找到所需学习材料。
💡 性能优化建议
- 合理分块：根据文档类型调整分块大小，技术文档建议500-1000字符
- 权限控制：利用GroupIDs实现细粒度权限管理
- 缓存策略：对热门查询结果进行缓存，提升响应速度
- 索引优化：定期清理无效文档，维护检索效率
🛠️ 故障排查指南
常见问题及解决方案：
-
搜索无结果
- 检查知识库文档是否成功导入
- 验证API密钥和服务地址配置
-
权限访问 denied
- 确认用户组权限设置
- 检查GroupIDs参数传递
-
响应速度慢
- 优化文档分块策略
- 检查网络连接状况
PandaWiki的RAG检索架构为企业知识管理提供了强大支撑，通过合理的配置和优化，可以显著提升团队的信息检索效率。立即体验智能搜索带来的生产力提升！
📌 温馨提示：记得定期备份重要数据，并在生产环境前充分测试配置变更。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
