现象
用户在私有部署的FastGPT中导入40万条、约4千万汉字的数据集至知识库后，遇到以下问题：混合检索时部分结果仅返回语义检索结果，部分同时返回语义检索与全文检索结果；部分检索结果相关性不符合预期；初始检索耗时约8秒，调整PostgreSQL参数后降至2.714秒；无法直接修改pgvector的hnsw参数m和ef_construction。
可能原因
- 全文检索可能返回空结果，导致混合检索仅展示语义检索结果；
- 采用文本直接分段的存储方式，可能影响检索结果的相关性；
- 初始PostgreSQL数据库配置未优化，导致检索效率较低；
- FastGPT代码中pgvector的hnsw参数固定，无法通过前端直接修改。
排查步骤
- 检查单次检索的全文检索返回结果，确认是否存在无匹配数据的情况；
- 对比不同文本分段策略下的检索效果，验证分段方式对相关性的影响；
- 调整PostgreSQL数据库的shared_buffers参数，设置为可用内存的25%；
- 如需修改pgvector的hnsw参数，需先连接数据库删除现有索引，再重建索引并指定新的m和ef_construction参数。
解决与验证
- 调整shared_buffers为可用内存的25%后，可有效降低检索耗时，用户实测从8秒降至2.714秒；
- 优化文本分段策略或增加自定义索引，可提升检索结果的相关性；
- 如需修改pgvector的hnsw参数，需通过数据库操作完成，FastGPT代码中该参数固定，无法直接通过前端调整。