整体检索逻辑
一次知识库检索并非简单的用户问题到向量库返回结果。FastGPT结合输入内容与搜索参数，组合多类能力完成检索流程，最终生成可供模型使用的引用内容。流程包含六个核心环节：首先通过问题优化实现指代消除与问题扩展，提升连续对话的检索能力与语义丰富度；其次通过语义检索、全文检索或混合检索召回候选内容；若输入包含图片，额外触发图片描述检索或图片向量检索；随后通过RRF合并方式综合多渠道检索效果；再通过Rerank进行二次排序，提升文本结果的相关性；最后经过相似度过滤和引用上限裁剪，得到最终的引用内容。
可配置检索参数
可以通过搜索参数调整检索流程的各个环节，核心配置项及功能如下：
| 配置项 | 功能说明 |
|---|---|
| 问题优化 | 开启后处理指代消除与问题扩展 |
| 检索模式 | 支持语义检索、全文检索、混合检索三种方式 |
| 图片检索触发 | 输入包含图片时自动启动对应检索能力 |
| 结果合并方式 | 默认采用RRF合并多路检索结果 |
| Rerank开关 | 开启后对检索结果进行二次排序 |
| 相似度过滤 | 过滤低相关性的检索结果 |
| 引用上限 | 限制返回的最大引用内容数量 |
检索流程链路
完整的检索流程可通过配套图示直观展示，从输入内容开始，依次经过问题优化、多渠道召回、结果合并、重排与过滤环节，最终输出可供模型调用的引用内容，帮助使用者清晰理解整个检索的执行顺序与逻辑。
来源： FastGPT 官方来源
适用性与版本范围
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安全护栏
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回滚指引
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