Q: 我们公司是做专家网络业务的，当有些投资机构想要调研某些行业时，他们通过我们找到该行业的若干资深专家，进行付费访谈咨询。我们维护着一个专家数据库，存储的专家信息包括基本信息，履历，背景，附加说明，沟通记录等。 之前我们系统内对该专家库的检索仅限于较简单的关键词检索，和一些过滤器，考虑到现在LLM技术的发展，现在我想提升对于这个专家库的搜索功能。 首先我希望能够实现一个基于自然语言的检索，即用户输入一段话，我们能够检索出最接近的专家。 A： 针对这个需求,我建议以下几种技术方案:
- 文本向量化
- 使用开源语言模型(如BERT)将专家信息转换为向量
- 对专家的各个字段(履历、背景等)分别编码,或组合编码
- 定期更新向量库
- 检索流程
- 将用户输入的自然语言查询转换为向量
- 在向量空间中计算相似度
- 返回最相似的专家列表
- 技术选型
- 向量数据库: Milvus, Faiss, Elasticsearch with vector search
- 编码模型: BERT/RoBERTa等预训练模型
- 可选用垂直领域的模型提升效果
- 组合多种检索方式
- 传统关键词匹配
- 向量相似度检索
- 语义理解检索
- 检索策略
- 并行执行多种检索
- 结果融合与排序
- 可配置不同检索方式的权重
- 构建知识库
- 将专家信息结构化存储
- 建立领域知识图谱
- 维护专家关系网络
- 检索增强
- 使用LLM理解用户意图
- 拆解复杂查询
- 结合知识推理
- 第一阶段
- 实现基础向量检索
- 评估效果与性能
- 第二阶段
- 引入混合检索
- 优化排序策略
- 第三阶段
- 集成RAG能力
- 持续优化效果
- 数据质量
- 清洗历史数据
- 规范化字段
- 补充必要信息
- 性能考虑
- 向量计算开销
- 检索响应时间
- 资源占用
- 可用性设计
- 提供相关度反馈
- 支持检索纠错
- 结果可解释性
给我介绍一下其中的Elasticsearch with vector search 方案
Elasticsearch with vector search 是一个强大的解决方案,结合了传统搜索引擎和向量检索的优势。以下是详细介绍:
- 索引设计
- 使用 dense_vector 字段类型存储向量 (ES 7.3+引入)
- sparse_vector 在 ES 7.3-7.6 间短暂支持后被移除
- dense_vector 更适合现代机器学习模型,计算效率更高
- 配置向量维度和相似度算法
- 建立复合索引支持混合查询
- 数据处理
- 使用 LLM 生成文本向量表示
- 规范化向量数据
- 批量索引优化
- 向量检索
- KNN 搜索
- 支持欧氏距离、余弦相似度等度量
- 可配置召回数量
- 混合查询
- 结合关键词搜索
- 支持结构化字段过滤
- 自定义评分函数
- 性能优化
- 向量索引加速
- 内存缓存管理
- 分片并行处理
- 灵活扩展
- 支持动态更新
- 集群水平扩展
- 插件化功能增强
- 索引优化
- 合理设置分片数
- 优化刷新间隔
- 配置副本策略
- 查询设计
- 平衡精确度和性能
- 设置合适的相似度阈值
- 实现预热机制
- 运维考虑
- 监控资源使用
- 定期数据备份
- 性能指标跟踪
这个专家库如果使用vector store来索引，用dense vector 还是sparse vector 比较好？
对于专家库搜索场景，建议采用 Dense Vector 作为主要的向量表示方式，原因如下：
- 语义理解优势
- Dense Vector 能更好地捕捉语义相似性
- 适合处理专家描述、技能、经历等长文本
- 可以发现潜在的语义关联
- 维度效率
- Dense Vector 通常维度较低(如768维)
- 存储开销相对较小
- 检索性能更好
- 预训练模型支持
- 可直接使用BERT等预训练模型
- 向量质量有保障
- 训练成本低
- 场景适配性
- 专家匹配强调语义相关性
- 不同表述的相似内容可以关联
- 支持跨语言检索
当然，也可以考虑Hybrid方案:
- 结合Sparse Vector做关键词匹配
- 使用BM25等传统检索补充
- 多路召回提升召回率
具体实现建议:
- 使用BERT类模型生成Dense Vector
- 向量维度控制在512-768
- 使用Faiss/Milvus等向量引擎
- 根据数据规模选择索引类型
A: Sparse Vector在专家库搜索场景下的优缺点分析：
不适合的原因：
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语义理解有限
- 仅基于词频统计,无法理解同义词
- 难以处理专家描述中的上下文关系
- 对长文本的语义表达不够准确
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维度灾难
- 维度与词表大小相关,通常很高
- 存储空间消耗大
- 检索效率相对较低
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跨语言能力差
- 不同语言间难以建立关联
- 需要额外的语言处理
Sparse Vector的优势：
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可解释性强
- 每个维度对应具体词项
- 匹配结果容易理解和解释
- 便于调试和优化
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精确匹配
- 关键词匹配准确度高
- 适合强匹配场景
- 支持布尔检索
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训练简单
- 无需复杂的模型训练
- 计算开销小
- 容易更新和维护
Q: 我的场景中存在根据履历中的公司履历来查询专家，但存在一个问题，比如用户搜索”美团“的专家，但可能专家的履历中记录的是”北京三快“，实际上这两个是关联度很高/同一家的公司。 对于这种场景，我希望能在进入query process之前 先对查询词进行expansion, 比如将”美团“ 扩展为”美团（北京三快）“， 然后再进行query。 问题是：我是否可以利用agent实现这个步骤？ A: 是的,可以利用LLM Agent来实现公司名称的查询扩展。以下是具体的实现思路:
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Agent设计思路
- 输入: 用户搜索的公司名称
- 输出: 扩展后的公司名称列表
- 功能: 识别公司别名、曾用名、子公司等关联名称
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实现方案
def company_name_expansion(query): # 构建 prompt prompt = f""" 请分析公司"{query}"的相关名称,包括: 1. 公司曾用名 2. 子公司名称 3. 常用简称 4. 法定注册名 只返回最相关的3-5个名称。 """ # 调用LLM获取扩展结果 response = llm_client.chat(prompt) # 解析返回结果 expanded_names = parse_company_names(response) return expanded_names
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优势
- 动态更新: LLM知识库可以及时反映公司名称变更
- 智能理解: 可以处理各种变体和简称
- 可扩展性: 容易扩展到新的公司名称模式
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使用示例
# 示例调用 query = "美团" expanded = company_name_expansion(query) # 可能的输出: ["美团", "北京三快科技有限公司", "美团点评", "北京三快在线科技有限公司"] # 将扩展结果用于检索 final_query = " OR ".join(expanded) search_results = search_experts(final_query)
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注意事项
- 需要对LLM返回结果进行验证
- 考虑添加公司名称的本地缓存
- 可以结合知识图谱提高准确性
这种方案可以显著提高专家检索的召回率,同时保持较高的准确性。建议在实际部署时进行A/B测试,评估效果。
我们自己的数据库中没有这样的公司关联信息，我只能通过第三方来获取这样的公司扩展。我该利用api还是agent? 具体有哪些渠道？ 对于获取公司关联信息,我建议采用混合方案,优先使用API,必要时结合Agent:
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企业信息API渠道
- 天眼查开放平台API
- 企查查开放平台API
- 启信宝企业数据API
- 国家企业信用信息公示系统API
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Agent方案(作为补充)
- 调用搜索引擎API (Google/Bing)
- 访问公司官网
- 解析新闻媒体报道
- 抓取公开财报信息
具体实现示例:
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企业知识图谱Agent vs API的对比
特性 企业知识图谱Agent 企业知识图谱API 交互方式 智能对话,自然语言理解 固定接口调用,结构化查询 灵活性 高,可处理模糊/不完整信息 低,需要精确匹配查询参数 推理能力 具备关联推理和知识整合 仅返回直接匹配结果 更新维护 可通过LLM动态更新知识 需要手动更新数据库 响应速度 相对较慢(LLM推理) 快速(数据库查询) 成本 LLM调用成本较高 API调用成本较低 Agent优势场景:
- 需要处理非结构化查询
- 需要跨领域知识关联
- 业务逻辑复杂多变
API优势场景:
- 高并发查询场景
- 标准化业务流程
- 对响应速度要求高
建议根据实际业务需求选择合适方案,也可以考虑混合使用:
- 用API处理基础查询
- 用Agent处理复杂场景