openwebui 混合搜索

### OpenWebUI 混合搜索功能使用指南 #### 一、混合搜索概述 OpenWebUI 提供了一种强大的混合搜索机制，能够结合 BM25 和向量检索的优势来提高搜索质量。具体来说，`query_doc_with_hybrid_search` 函数实现了这一功能[^3]。该函数通过 `BM25Retriever` 进行初步筛选，并利用 `ChromaRetriever` 对结果进行更精确的过滤，最后由 `EnsembleRetriever` 组合两者的输出并经过重新排序优化。 --- #### 二、环境准备 为了启用混合搜索功能，需先搭建 OpenWebUI 环境： 1. **创建 Python 虚拟环境** 推荐使用 Conda 或 Virtualenv 来管理依赖项。 ```bash conda create -n openwebui python=3.8 conda activate openwebui ``` 2. **安装必要组件** 下载并安装 OpenWebUI 及其相关依赖包。 ```bash git clone https://github.com/open-web-ui/OpenWebUI.git cd OpenWebUI pip install -r requirements.txt ``` 3. **配置索引工具** 需要提前准备好用于混合搜索的数据集以及对应的索引文件。可以借助 ChromaDB 构建向量索引，同时设置 BM25 检索器作为基础层。 --- #### 三、实现混合搜索的具体步骤 以下是调用混合搜索的核心逻辑代码示例： ```python from retrievers import BM25Retriever, ChromaRetriever, EnsembleRetriever from compressors import RerankCompressor def query_doc_with_hybrid_search(query_text): """ 执行混合搜索流程 :param query_text: 用户输入的查询字符串 :return: 返回最终排序后的文档列表 """ # 初始化各检索模块 bm25_retriever = BM25Retriever(index_path="bm25_index") # 加载 BM25 索引 chroma_retriever = ChromaRetriever(collection_name="chromadb_collection", embedding_model="all-MiniLM-L6-v2") # 设置向量数据库参数 ensemble_retriever = EnsembleRetriever(retrievers=[bm25_retriever, chroma_retriever]) # 合并两种检索方法 # 获取初始候选集合 initial_results = ensemble_retriever.retrieve(query=query_text) # 应用重排序压缩算法 reranker = RerankCompressor(model_name_or_path="cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2") final_results = reranker.compress(initial_results, top_k=5) # 输出前五条最佳匹配项 return final_results ``` 上述脚本定义了一个名为 `query_doc_with_hybrid_search` 的函数，它接受用户的自然语言提问作为输入，并返回最相关的几个文档片段。 --- #### 四、性能优化建议 如果希望进一步提升效率或者兼容更大规模的数据处理需求，则可以从以下几个方面入手调整： - 更换更高维度的预训练嵌入模型； - 增加 GPU 支持加速矩阵运算过程[^4]； - 利用分布式架构分摊负载压力。 --- #### 五、注意事项 当实际操作过程中遇到任何异常情况时，请参照官方文档排查问题原因。另外需要注意的是，由于涉及到多个第三方库之间的协作关系，在升级版本号之前务必确认彼此间的兼容性状态良好。 ---