AI搜索

Intelligent Search & Retrieval System

在 AI Agent 系统中实现高效的语义搜索和信息检索能力，支持多源数据查询、相关性排序和结果聚合。该域解决 Agent 如何快速定位和获取相关信息的核心问题，直接影响 Agent 决策质量和响应准确性。

子问题

1.查询理解与扩展：如何将用户自然语言查询转化为有效的搜索信号，支持同义词、上下文扩展和多轮查询优化

2.多源数据检索：如何统一接入和查询来自不同数据源（向量库、全文索引、知识图谱等）的数据，并进行结果融合

3.相关性排序：如何设计多维度排序策略（语义相似度、时间新鲜度、权威性等）确保最相关结果优先展示

4.搜索性能优化：如何在大规模数据集上保证低延迟搜索，包括索引优化、缓存策略和并发控制

5.搜索结果解释：如何为 Agent 提供搜索结果的可解释性信息，支持结果溯源和置信度评估

Signals

1.采用混合搜索策略（BM25 + 向量检索），结合稀疏和密集表示提升召回率和精准度

2.实现查询改写管道，支持拼写纠正、实体识别、意图分类等预处理步骤

3.设计分层索引架构，对热点数据使用缓存，冷数据使用异步索引更新

4.建立搜索质量评估体系，通过 A/B 测试和用户反馈持续优化排序模型

5.提供搜索结果的元数据和来源信息，便于 Agent 进行结果验证和溯源