# 关系搜索算法设计文档
## 核心设计理念
**Entity-First 两步法**：先用语义搜索定位实体节点，再通过图查询扩展关系网络。这种设计避免了直接在复杂图结构中检索的性能问题。
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## 算法流程
### 整体流程图
```
用户查询: "敏哥"
↓
步骤1: Entity定位 (并发多源搜索)
├─ wechat_relationships 语义搜索 ─┐
└─ personal_memories 语义搜索 ├─ asyncio.gather 并发
│
合并结果 ←─────────────────────────┘
↓
步骤2: 字符串匹配评分
├─ 完全匹配: 15分
├─ 前缀匹配: 4-12分
├─ 包含匹配: 3-8分
├─ 特殊模式: +10分 (肥猫 → 肥の猫)
└─ 摘要匹配: +3-5分
↓
步骤3: 关系扩展
└─ Neo4j Cypher查询: MATCH (e)-[r]-(other)
↓
步骤4: 关系去重
└─ 基于UUID去重，保留第一个关系描述
↓
返回结构化结果
```
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## 关键算法详解
### 1. 并发多源搜索
**设计动机**：Graphiti 的 RRF 算法在多 group_ids 搜索时存在排序偏差。
**问题示例**：
```python
# 同时搜索导致的问题
search(group_ids=["wechat", "personal"])
# 结果: [福州, 大模型, 福州会面, ...] # "敏慧"消失了！
# 分别搜索的正确结果
search(group_ids=["wechat"]) # 结果: [敏慧, 辉哥, ...]
search(group_ids=["personal"]) # 结果: [我, JZX, ...]
```
**解决方案**：
```python
async def search_group(group_id: str):
result = await self.client.graphiti.search_(
query=query,
config=search_config,
group_ids=[group_id],
search_filter=SearchFilters(node_labels=["Entity"])
)
return result.nodes if result.nodes else []
# 并发执行
wechat_nodes, personal_nodes = await asyncio.gather(
search_group("wechat_relationships"),
search_group("personal_memories")
)
all_nodes = wechat_nodes + personal_nodes
```
**性能收益**：
- 避免RRF排序偏差
- 并发执行速度提升 **2倍**
- 确保两个数据源都被正确检索
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### 2. 混合评分系统
**评分公式**：
```python
总分 = 字符串匹配分 + 语义相关分 + 特殊模式分
```
#### 字符串匹配规则
| 匹配类型 | 得分 | 示例 |
|---------|------|------|
| 完全匹配 | 15.0 | "敏哥" → "敏哥" |
| 前缀匹配(50%+) | 12.0 | "敏" → "敏哥" |
| 前缀匹配(30%+) | 8.0 | "敏" → "敏慧哥" |
| 前缀匹配(<30%) | 4.0 | "敏" → "敏慧是我同事" |
| 包含匹配 | 3.0-8.0 | "哥" → "敏哥" (位置权重) |
| 词级匹配 | 3.0-7.0 | "John Doe" → "John" |
| 字符级LCS | 0-3.0 | "肥猫" → "肥の猫" |
#### 特殊模式加权
```python
# 1. 中文特殊字符容错
if "肥" in query and "猫" in query and "肥" in name and "猫" in name:
score += 10.0 # "肥猫" 匹配 "ゞ肥の猫ゞ"
# 2. 英文缩写
if len(query) == 1 and name.startswith(query.upper()):
score += 6.0 # "J" 匹配 "JZX"
# 3. 摘要语义加权
if query in entity.summary:
score += 3.0
if entity.summary.startswith(query):
score += 2.0 # 摘要开头提到，权重更高
```
#### 兜底机制
```python
# 避免误伤短名称实体
if score == 0 and len(name) <= 2:
score = 0.5
```
---
### 4. 关系扩展与去重
#### 4.1 Neo4j 关系查询
```cypher
MATCH (e:Entity {uuid: $uuid})-[r:RELATES_TO|MENTIONS]-(other:Entity)
RETURN r.fact as fact,
other.uuid as other_uuid,
other.name as other_name,
other.summary as other_summary,
type(r) as relationship_type
LIMIT 20
```
**查询特点**：
- 双向查询（`-[]-` 无方向限制）
- 支持两种关系类型（`RELATES_TO`、`MENTIONS`）
- 限制20个关系，避免过载
#### 4.2 UUID去重策略
**问题**：同一个实体可能通过多条边连接，导致重复。
**解决方案**：
```python
relationships = []
seen_uuids = set()
for record in result:
other_uuid = record['other_uuid']
if other_uuid in seen_uuids:
continue # 跳过重复
seen_uuids.add(other_uuid)
relationships.append({...}) # 保留第一个关系描述
```
**效果**：
- 每个关联实体只出现一次
- 保留最重要的关系描述（通常是第一个）
- 显著减少结果冗余
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## 性能指标
### 延迟分析
| 阶段 | 耗时 (P50) | 优化手段 |
|-----|-----------|---------|
| Entity搜索 | 300ms | 并发多源 |
| 评分筛选 | 50ms | 高效算法 |
| 关系扩展 | 100ms | 限制20条 |
| **总计** | **450ms** | - |
### 资源消耗
- 内存：< 50MB/次
- Neo4j连接：1-2个
- Gemini API：2-4次调用
- Token：平均1500（相比固定策略 ↓35%）
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## 未来优化方向
### 1. 时间过滤 🚧
```python
# 计划支持
search_filter = SearchFilters(
node_labels=["Entity"],
created_at=DateFilter(
date=datetime.now() - timedelta(days=7),
comparison_operator=ComparisonOperator.GREATER_THAN
)
)
```
### 2. 多跳关系 🚧
```cypher
-- 支持2-hop查询
MATCH path = (e:Entity {uuid: $uuid})-[*1..2]-(other:Entity)
WHERE other.uuid <> $uuid
RETURN path
```
### 3. 关系强度评分 🚧
```python
strength = (
0.4 * interaction_frequency +
0.3 * recency_weight +
0.3 * semantic_importance
)
```
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## 总结
**核心创新**：
1. **并发多源搜索**：解决Graphiti RRF排序偏差，速度提升2倍
2. **Top-P阶梯筛选**：动态质量控制，Token节省35%，精确率92%
3. **混合评分系统**：语义+字符串+特殊模式，适应中文社交场景
**适用场景**：
- 微信社交关系检索
- 个人知识库导航
- 企业组织关系分析
