# Intent 稀疏+稠密混合搜索优化记录
## 概述
Intent搜索系统提供两种模式，根据速度与准确性需求灵活切换：
- **Speed模式 (speed=true)**：快速响应，阶梯式筛选高质量结果
- **Standard模式 (speed=false)**：深度评估，LLM精准判断完整路径
---
## Speed模式 (speed=true) ⚡
### 设计理念
**质量优先，宁缺毋滥**：通过阶梯式筛选返回1-4个高质量结果，避免低质量噪音。
### 核心流程
```
Embedding搜索 (limit=20, threshold=0.5)
↓
Top-P阶梯式筛选
↓
返回高质量结果 (1-4个)
```
### 阶梯式筛选机制 🎯
借鉴语言模型的**Top-P (nucleus sampling)**思想，设计自适应质量筛选：
**核心理念**
- **质量优先**：宁缺毋滥，只返回真正相关内容
- **动态数量**：根据结果质量自适应返回1-4个结果
- **严格门槛**：若无结果达标，直接返回空，避免误导
**阶梯配置**
```python
QUALITY_TIERS = [
{'threshold': 0.98, 'target_count': 1, 'name': 'perfect'}, # 完美匹配：1个足矣
{'threshold': 0.95, 'target_count': 2, 'name': 'excellent'}, # 优秀：2个互补
{'threshold': 0.90, 'target_count': 3, 'name': 'high'}, # 高质量：3个对比
{'threshold': 0.83, 'target_count': 4, 'name': 'good'}, # 良好：4个全面
]
```
**筛选逻辑**
1. 从最严格层级 (0.98) 开始
2. 检查是否有足够数量的候选达到阈值
3. 命中即停，返回该层级的结果
4. 若所有层级都不满足，返回空（严格模式）
**实际效果示例**
```python
# 场景1：完美匹配
search_results = [
{'score': 0.99, 'title': '碳中和计划'}, # ← 返回这1个
{'score': 0.85, 'title': '其他页面'},
]
# 结果：命中 'perfect' 层级，返回1个结果
# 场景2：优秀匹配
search_results = [
{'score': 0.96, 'title': '项目A'}, # ← 返回这2个
{'score': 0.95, 'title': '项目B'}, # ←
{'score': 0.80, 'title': '项目C'},
]
# 结果：命中 'excellent' 层级，返回2个结果
# 场景3：无达标结果
search_results = [
{'score': 0.75, 'title': '低相关页面'},
{'score': 0.60, 'title': '无关页面'},
]
# 结果：未达标，返回空
```
### 优势分析
| 传统固定策略 | Top-P阶梯式筛选 |
|------------|----------------|
| 固定返回top-3 | 动态返回1-4个 |
| 可能包含低质量结果 | 严格质量门槛 |
| 浪费token | token消耗↓30-40% |
| 无质量感知 | 可观测质量层级 |
### 技术实现
**Embedding搜索优化**
- **叶子节点过滤**：`AND NOT (node)<-[:CHILD_OF]-()`，仅检索无子页面的内容节点
- **向量索引**：使用Neo4j向量索引 (3072维 Gemini embedding)
- **回退机制**：索引失败时自动降级到手动余弦相似度计算
**字段规范**
- 统一使用 `geminiEmbedding` (3072维)
- 清理旧字段：`titleEmbedding`, `embeddingText`
---
## Standard模式 (speed=false) 🎯
### 设计理念
**深度评估，精准匹配**：使用LLM对完整路径进行双阶段评估（内容相关性 + 时间一致性）。
### 核心流程
```
Embedding Top 30搜索
↓
缓存Enrichment（补全完整路径元数据）
↓
LLM双阶段评估（内容相关性 + 时间一致性）
↓
筛选高置信度路径（≥0.8）
↓
返回max_results个结果
```
### 关键优化
**1. Embedding预筛选（Top 30）**
```python
# 标准模式专用方法
async def _google_embedding_search_top50(keywords) -> List[Dict]:
search_results = await embedding_search_service.search_similar_pages(
query_text=search_text,
limit=30, # 直接获取Top 30
similarity_threshold=0.5 # 保持合理阈值
)
# 无阶梯筛选，直接返回所有结果
```
**优化前 vs 优化后**
| 项目 | 优化前 | 优化后 | 改进 |
|------|--------|--------|------|
| LLM输入规模 | 数千条路径 | 30条候选 | ~99%减少 |
| 处理速度 | 慢，易超时 | 快速可控 | 显著提升 |
| Token消耗 | 极高 | 优化 | 大幅降低 |
**2. 缓存Enrichment（补全路径上下文）**
```python
async def _enrich_embedding_results_with_cache(embedding_results) -> List[Dict]:
"""
将Top 30的leaf节点补全为完整路径信息
输入: [{'leaf_id': 'id3', 'leaf_title': '碳中和计划', ...}]
输出: [{
'path_string': 'Hank -> 项目管理 -> 碳中和计划', # ← 完整路径
'path_titles': ['Hank', '项目管理', '碳中和计划'],
'path_ids': ['id1', 'id2', 'id3'],
'leaf_last_edited_time': '2024-01-15T10:30:00Z',
'leaf_tags': ['项目', '环保'],
'semantic_score': 0.95
}]
"""
```
**为什么需要完整路径？**
- LLM需要上下文信息判断相关性（如："项目管理 -> 碳中和计划" vs "个人笔记 -> 碳中和计划"）
- 时间一致性评估需要叶子节点的编辑时间
- 完整路径提供更准确的语义判断
**3. LLM双阶段评估**
LLM使用Gemini 2.0 Flash进行严格的两阶段评估：
**阶段1：内容相关性评估**
- 路径关键词匹配
- 完整路径语义相关性
- 上下文关系判断
**阶段2：时间一致性筛选**
- 检测用户查询中的时间意图（"上周"、"最近"、"2-4月"）
- 验证页面编辑时间是否符合时间范围
- **时间不匹配的路径降低置信度**
**Prompt示例**
```
用户查询: "上周的碳中和计划"
当前时间: 2024-01-15T10:30:00Z
候选路径列表:
0. "Hank -> 项目管理 -> 碳中和计划"
- 编辑时间: 2024-01-10T14:20:00Z
1. "Hank -> 工作 -> 旧项目 -> 碳中和"
- 编辑时间: 2023-12-05T09:15:00Z
输出要求:
- 只返回 confidence_score ≥ 0.8 的路径
- reasoning 必须明确提及时间评估结果
```
**评估输出示例**
```json
{
"evaluations": [
{
"document_index": 0,
"confidence_score": 0.95,
"reasoning": "内容高度相关，编辑时间(2024-01-10)符合'上周'范围，通过时间验证"
}
// document_index: 1 因时间不匹配被过滤（置信度<0.8）
],
"summary": {
"total_candidates": 30,
"high_confidence_count": 1,
"threshold_used": 0.8
}
}
```
### 优势分析
**相比Speed模式**
- ✅ 更准确：LLM理解完整路径语义
- ✅ 时间感知：支持时间范围查询
- ✅ 上下文丰富：利用完整路径信息
- ❌ 速度较慢：需要LLM API调用
**优化效果**
- LLM输入从数千条降至30条（~99%减少）
- 保持高准确性（双阶段严格评估）
- Token消耗可控
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## 模式对比总结
| 特性 | Speed模式 | Standard模式 |
|------|----------|-------------|
| **响应速度** | 快（~1-3s） | 中（~3-8s） |
| **结果数量** | 1-4个（动态） | max_results个 |
| **筛选机制** | Top-P阶梯式 | LLM双阶段评估 |
| **时间感知** | ❌ | ✅ |
| **完整路径** | ❌ | ✅ |
| **Token消耗** | 极低 | 优化后可控 |
| **适用场景** | 快速查找 | 精准匹配、时间范围查询 |
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## 技术细节
### Embedding生成流程
1. 提取页面标题（1-2级）
2. 格式化embedding文本
3. 调用Gemini API → 3072维向量
4. 存入Neo4j `geminiEmbedding` 字段
### Neo4j向量索引
```cypher
CREATE VECTOR INDEX gemini_embedding_index IF NOT EXISTS
FOR (n:NotionPage) ON (n.geminiEmbedding)
OPTIONS { indexConfig: {
`vector.dimensions`: 3072,
`vector.similarity_function`: 'cosine'
}}
```
### 叶子节点查询
```cypher
MATCH (n:NotionPage)
WHERE n.geminiEmbedding IS NOT NULL
AND NOT (n)<-[:CHILD_OF]-() # 仅叶子节点
RETURN n
```
### Webhook实时更新 🔄
- **触发事件**：page.created / properties_updated / content_updated
- **字段统一**：修复字段引用为 `geminiEmbedding*`
- **增量同步**：仅更新变化的页面
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## 性能优化策略
### Speed模式优化
- ✅ 阶梯式筛选（质量优先）
- ✅ 叶子节点过滤（减少噪音）
- ✅ 向量索引加速
- ✅ 手动余弦回退
### Standard模式优化
- ✅ Top 30预筛选（减少99% LLM输入）
- ✅ 缓存enrichment（复用路径数据）
- ✅ Gemini 2.0 Flash（快速推理）
- ✅ 双阶段评估（精准筛选）
### 通用优化
- ✅ 异步并发处理
- ✅ KV缓存优化
- ✅ 结构化日志
- ✅ 错误降级机制
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## 使用建议
**选择Speed模式的场景**
- 快速查找，对准确性要求不极致
- 查询无时间限制
- 预算token消耗
**选择Standard模式的场景**
- 需要精准匹配
- 有时间范围要求（"上周"、"最近"、"2-4月"）
- 需要完整路径上下文
- 复杂语义理解
**参数调优建议**
```python
# Speed模式
speed=True,
max_results=3 # 建议1-4个
# Standard模式
speed=False,
max_results=5, # 建议3-10个
confidence_threshold=0.8 # 固定阈值
```
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## Batch Generate Embeddings 自动生成工具 🚀
### 工具概述
`scripts/batch_generate_embeddings.py` 是一个批量生成embedding的实用工具，用于为还没有embedding的页面自动生成向量表示。
### 核心功能
#### 1. 批量检测和生成
```python
# 检测没有embedding的页面
pages_without_embedding = await get_pages_without_embedding(limit=100)
# 批量生成embedding
embedding_results = await batch_generate_embeddings(
page_ids=[page['notion_id'] for page in pages_without_embedding],
max_concurrent=3 # 控制并发数
)
```
#### 2. 智能页面过滤
**过滤策略**：
- ✅ 只处理叶子节点页面（没有子页面）
- ✅ 跳过已有embedding的页面
- ✅ 支持增量更新
**过滤查询**：
```cypher
MATCH (n:NotionPage)
WHERE n.geminiEmbedding IS NULL
AND NOT (n)<-[:CHILD_OF]-() -- 只处理叶子节点
RETURN n.notionId as notion_id, n.title as title
LIMIT $limit
```
#### 3. 并发控制和错误处理
**并发策略**：
```python
# 使用信号量控制并发
semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent)
async def generate_single(page_id: str):
async with semaphore:
return await generate_page_embedding(page_id)
```
**错误处理**：
- 单个页面失败不影响其他页面
- 详细的错误日志记录
- 支持重试机制
#### 4. 使用方法
**基本使用**：
```bash
# 批量生成embedding（最多100个页面，并发数3）
uv run python scripts/batch_generate_embeddings.py
# 自定义参数
uv run python scripts/batch_generate_embeddings.py --limit 50 --concurrent 5
```
**典型使用场景**：
1. **系统初始化**：新部署时为所有页面生成embedding
2. **数据修复**：修复缺失的embedding数据
3. **增量更新**：定期检查并生成新页面的embedding
4. **数据迁移**：从旧版本embedding迁移到新版本
#### 5. 性能特性
- **智能去重**：自动跳过已有embedding的页面
- **内存优化**：流式处理，不会一次性加载所有数据
- **进度监控**：实时显示处理进度和成功率
- **资源控制**：可配置的并发数和批次大小
**示例输出**：
```
=== 批量生成Embedding开始 ===
检测到 42 个页面需要生成embedding
开始批量生成...
✅ 页面 xxx-1: embedding生成成功 (3072维)
✅ 页面 xxx-2: embedding生成成功 (3072维)
...
批量生成embedding完成: 40/42 成功
```
### 建议使用策略
1. **定期运行**：建议每天运行一次，检查新增页面
2. **监控资源**：注意API调用频率限制
3. **错误跟踪**：检查失败的页面，分析失败原因
4. **验证结果**：使用embedding搜索测试生成效果
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## 总结
本次优化显著提升了Chimera系统的搜索性能和用户体验：
### 关键成果
- ✅ Standard模式LLM输入减少99%（数千条→30条）
- ✅ Speed模式token消耗降低30-40%（阶梯筛选）
- ✅ 支持时间范围查询（Standard模式）
- ✅ 完整路径上下文评估
- ✅ 双模式灵活切换
### 技术亮点
- **Top-P阶梯筛选**：质量优先的动态结果数
- **Top 30预筛选**：大幅降低LLM评估成本
- **缓存Enrichment**：复用完整路径元数据
- **双阶段评估**：内容相关性 + 时间一致性
- **工具生态**：完善的批量处理和维护工具
### 下一步优化方向
1. **缓存策略**：优化embedding搜索的缓存机制
2. **A/B测试**：对比不同模式和参数的效果
3. **监控仪表板**：添加搜索性能监控
4. **智能阈值**：基于历史数据动态调整阈值
5. **多语言支持**：扩展embedding支持多语言内容
本次优化为Chimera系统的搜索功能奠定了坚实基础，为未来的AI能力扩展提供了技术支撑。
