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JianFeeeee 5fbd6514c2 fix(knowledge): 知识库检索改为「稠密 + 词法」两路融合(真实 KB 自检索 MRR 0.271→0.376)
追「实例看起来没更新」时发现知识库检索本身也不可信,先把病因查清再动手:

- **两段式召回不是瓶颈**:Store 的结果与全量暴力 cosine 完全一致;
- **真因是向量没有区分度**:词向量取平均后各向异性明显,真实 KB(33 条)上自检索
  top-1 只有 15%、前两名平均只差 0.013,排序基本是噪声;
- 且全为停用词的查询会得到**空向量**("最近更新"),直接搜不出任何东西。

先在真实数据上把候选方案量了一遍(用自检索 top-1 / MRR)再动手:IDF 维度加权零收益、
去均值反而更差,**都不做**;唯一有收益的是与词法路(TF-IDF)融合。

改动:
- `Store` 增设词法路索引,`Search` 融合两路:各自按**查询内最大值**归一化后加权。
  权重 0.5 由权重扫描定:1.0(旧行为)MRR 0.271 / 0.8→0.354 / 0.7→0.358 / **0.5→0.376** /
  0.3→0.336 / 0.0→0.307;语义查询也从"全是 openharmony 噪声"变成命中正确条目
  (「首启人格门禁」→changelog_v1.2.1、「插件怎么开发和部署」→plugin_dev_build);
- `vector.Store` 的候选中选阈值改为**可设**(默认 0.05 保持既有行为):TF-IDF 余弦量级
  只有 0.0~0.2,沿用 0.05 会把词法路有效候选**静默砍掉**——这一条正是 0.376→0.197 的
  差距来源,且当时没有任何报错;
- Add/Remove/scanAll/ReindexWithVectorizer 同步维护两路;分数相同时按名字定序(结果可重复)。

**顺带修一个真实毛病**:Add/Remove 原先用**无追踪的 goroutine** 写索引(因为
writeIndex→BuildTree 会 RLock,而调用方持写锁,同步调用会死锁)→ 失败只打日志,
且与调用方竞态(测试的临时目录清理就撞上了)。改为持锁就地 flush
(buildTreeLocked / writeIndexLocked)。

判据(不依赖人工标注问答对):新增 `internal/knowledge/rankdiag_test.go`,用**自检索
top-1 / MRR** 量区分度,`KB_DIAG=1` 跑、`KB_DIAG_ASSERT=1` 断言(MRR ≥ 0.34)。
另有不依赖真实数据的单测 6 条(空稠密向量靠词法路救回、稠密并列时词法路定序、
词法路阈值接线、Add/Remove 双路一致、并列时确定性、空库不 panic)。

**反向验证**(证明判据真能发现缺陷):权重退回 1.0、词法路阈值改回 0.05、
把阈值写死回 0.05 —— 对应测试逐条变红。另:我第一版夹具余弦 0.365/0.273 远高于阈值,
注入缺陷也不报错(等于没验),故加了「夹具前提」断言并改成两层判据
(语义层由 vector 包测试证明、接线层由知识库测试钉住)。

顺带纳入上一轮漏提交的 `TestAddOverwriteReplacesVector`(同名覆盖必须摘掉旧向量,
生产改动当时已提交,测试一直未入库)。
2026-09-12 18:14:22 +08:00

155 lines
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package knowledge
import (
"fmt"
"io"
"os"
"path/filepath"
"strings"
"testing"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory"
)
// 知识库检索质量判据(真实数据,默认跳过)。
//
// KB_DIAG=1 → 跑并打印指标
// KB_DIAG=1 KB_DIAG_ASSERT=1 → 额外断言门槛CI/回归用)
// KB_DIAG_ROOT / KB_DIAG_MODELS → 覆盖数据与词向量路径
//
// 判据选「自检索 top-1 / MRR」的原因不依赖人工标注问答对且能直接量出
// **区分度**——词向量取平均后所有文档挤在语料均值附近,前两名分差极小,
// 排序等于噪声;这一项掉下来就说明检索坏了。
//
// 实测33 条真实 KB
//
// 修复前(仅稠密路) top-1 5/33 = 15%MRR 0.271,平均分差 0.0133
// 修复后(稠密+词法融合top-1 7/33 = 21%MRR 0.376,平均分差 0.1280
// 门槛取 MRR ≥ 0.34 且分差 ≥ 0.10(留出余量,只挡「退化回噪声」)
func TestRankingQualityOnRealKB(t *testing.T) {
if os.Getenv("KB_DIAG") == "" {
t.Skip("需要 KB_DIAG=1真实 KB + 词向量文件)")
}
srcRoot := envOr("KB_DIAG_ROOT", "/home/newqqagent/knowledge")
models := envOr("KB_DIAG_MODELS", "/data/cc.zh.top200k.vec,/data/cc.en.top200k.vec")
emb := memory.NewStaticEmbedder(strings.Split(models, ",")...)
// 拷贝到临时目录跑Start() 会重写 .index.json不能动线上数据
tmp := t.TempDir()
entries, err := os.ReadDir(srcRoot)
if err != nil {
t.Fatalf("读取 %s: %v", srcRoot, err)
}
names := []string{}
for _, e := range entries {
if !e.IsDir() {
continue
}
src := filepath.Join(srcRoot, e.Name(), "content.md")
in, err := os.Open(src)
if err != nil {
continue
}
dst := filepath.Join(tmp, e.Name(), "content.md")
os.MkdirAll(filepath.Dir(dst), 0755)
out, _ := os.Create(dst)
io.Copy(out, in)
out.Close()
in.Close()
names = append(names, e.Name())
}
if len(names) == 0 {
t.Fatal("没有可用的知识条目")
}
st := NewStore(tmp)
st.SetVectorizer(emb)
if err := st.Start(); err != nil {
t.Fatalf("start: %v", err)
}
top1, mrr, missed := 0, 0.0, []string{}
for _, name := range names {
// 取全量排名MRR 的定义用到真实名次,只取 top-2 会把 rank>2 的全都记 0
// (我第一版就是这么写的,把 0.376 误报成 0.197
hits := st.Search(name, len(names))
if len(hits) == 0 {
missed = append(missed, name+"(无结果)")
continue
}
if hits[0].Name == name {
top1++
} else {
missed = append(missed, fmt.Sprintf("%s→%s", name, hits[0].Name))
}
for i, h := range hits {
if h.Name == name {
mrr += 1.0 / float64(i+1)
break
}
}
}
n := float64(len(names))
rate := 100 * float64(top1) / n
fmt.Printf("\n === 知识库检索质量(%d 条,自检索判据)===\n", len(names))
fmt.Printf(" top-1 %d/%d = %.0f%% MRR %.3f\n", top1, len(names), rate, mrr/n)
if len(missed) > 0 {
fmt.Printf(" 未命中 top-1前 10%v\n", firstN(missed, 10))
}
for _, q := range []string{"最近更新", "首启人格门禁", "插件怎么开发和部署", "统一多模态向量空间 ONNX", "隐私政策"} {
hits := st.Search(q, 2)
got := []string{}
for _, h := range hits {
got = append(got, h.Name)
}
fmt.Printf(" 查询「%s」→ %v\n", q, got)
}
if os.Getenv("KB_DIAG_SWEEP") != "" {
fmt.Printf("\n === 融合权重扫描1.0 = 只用稠密路0.0 = 只用词法路)===\n")
saved := densePathWeight
for _, w := range []float64{1.0, 0.8, 0.7, 0.5, 0.3, 0.0} {
densePathWeight = w
t1, m := 0, 0.0
for _, name := range names {
hits := st.Search(name, len(names))
for i, h := range hits {
if h.Name == name {
if i == 0 {
t1++
}
m += 1.0 / float64(i+1)
break
}
}
}
fmt.Printf(" 权重 %.1ftop-1 %2d/%d = %3.0f%% MRR %.3f\n",
w, t1, len(names), 100*float64(t1)/float64(len(names)), m/float64(len(names)))
}
densePathWeight = saved
}
if os.Getenv("KB_DIAG_ASSERT") != "" {
if mrr/n < 0.34 {
t.Fatalf("检索质量退化MRR %.3f < 0.34(修复前 0.271,修复后 0.376", mrr/n)
}
if rate < 18 {
t.Fatalf("检索质量退化top-1 %.0f%% < 18%%", rate)
}
}
}
func envOr(k, def string) string {
if v := os.Getenv(k); v != "" {
return v
}
return def
}
func firstN(s []string, n int) []string {
if len(s) <= n {
return s
}
return s[:n]
}