FastGPT 源码：如何实现 “问题优化“

FastGPT 源码：如何实现 “问题优化”

一、前言

1. 问题优化的背景和目的

• 在 RAG (检索增强生成) 系统中，用户的问题需要去数据库中执行向量搜索来找到相关内容
• 但在连续对话中，用户的后续问题往往是不完整的，比如"第二点是什么"这样的问题
• 如果直接用这样的问题去搜索，由于缺乏上下文，很难找到相关内容
• 因此需要问题优化模块来补全用户的问题，使其变得完整和明确

2. 核心实现方式
   FastGPT 主要通过 queryExtension 函数来实现问题优化，核心代码在 packages/service/core/ai/functions/queryExtension.ts 中：

• 输入参数包括：

  • chatBg: 对话背景
  • query: 用户当前问题
  • histories: 历史对话记录
  • model: 使用的模型

• 实现流程：

  1. 构建提示词模板，包含示例和要求
  2. 结合历史记录和当前问题生成完整的提示词
  3. 调用 AI 模型生成多个检索词
  4. 返回原始问题和扩展后的问题列表

3. 提示词设计
   FastGPT 使用了精心设计的提示词模板来引导 AI 模型生成高质量的检索词：

const defaultPrompt = `作为一个向量检索助手，你的任务是结合历史记录，从不同角度，为"原问题"生成个不同版本的"检索词"，从而提高向量检索的语义丰富度，提高向量检索的精度。生成的问题要求指向对象清晰明确，并与"原问题语言相同"。`;

4. 实际效果

• 原问题：“第二点是什么”
• 历史记录中包含了 “FastGPT 的优势” 的上下文
• 优化后的检索词会变成：
  • “介绍下 FastGPT 简便的优势”
  • “FastGPT 为什么使用起来简便？”
  • “FastGPT的有哪些简便的功能？”

5. 搜索结果处理
   优化后的问题会用于知识库搜索，搜索结果还会经过重排序（ReRank）来进一步提高相关性：

const reRankSearchResult = async ({data,query
}: {data: SearchDataResponseItemType[];query: string;
}) => {// 使用 rerank 模型对搜索结果重新排序const results = await reRankRecall({query,documents: data.map((item) => ({id: item.id,text: `${item.q}\n${item.a}`}))});
};

这样的问题优化机制确保了即使在用户提出不完整或指代性问题时，系统也能准确理解用户意图并找到相关的知识库内容。

二、源码分析

2.1 queryExtension.ts 提示词

作为一个向量检索助手，你的任务是结合历史记录，从不同角度，为“原问题”生成个不同版本的“检索词”，从而提高向量检索的语义丰富度，提高向量检索的精度。生成的问题要求指向对象清晰明确，并与“原问题语言相同”。例如：
历史记录: 
"""
"""
原问题: 介绍下剧情。
检索词: ["介绍下故事的背景和主要人物。","故事的主题是什么？","剧情是是如何发展的？"]
----------------
历史记录: 
"""
Q: 对话背景。
A: 当前对话是关于 Nginx 的介绍和使用等。
"""
原问题: 怎么下载
检索词: ["Nginx 如何下载？","下载 Nginx 需要什么条件？","有哪些渠道可以下载 Nginx？"]
----------------
历史记录: 
"""
Q: 对话背景。
A: 当前对话是关于 Nginx 的介绍和使用等。
Q: 报错 "no connection"
A: 报错"no connection"可能是因为……
"""
原问题: 怎么解决
检索词: ["Nginx报错"no connection"如何解决？","造成'no connection'报错的原因。","Nginx提示'no connection'，要怎么办？"]
----------------
历史记录: 
"""
Q: 护产假多少天?
A: 护产假的天数根据员工所在的城市而定。请提供您所在的城市，以便我回答您的问题。
"""
原问题: 沈阳
检索词: ["沈阳的护产假多少天？"]
----------------
历史记录: 
"""
Q: 作者是谁？
A: FastGPT 的作者是 labring。
"""
原问题: Tell me about him
检索词: ["Introduce labring, the author of FastGPT." ," Background information on author labring." "," Why does labring do FastGPT?"]
----------------
历史记录:
"""
Q: 对话背景。
A: 关于 FatGPT 的介绍和使用等问题。
"""
原问题: 你好。
检索词: ["你好"]
----------------
历史记录:
"""
Q: FastGPT 如何收费？
A: FastGPT 收费可以参考……
"""
原问题: 你知道 laf 么？
检索词: ["laf是什么？","如何使用laf？","laf的介绍。"]
----------------
历史记录:
"""
Q: FastGPT 的优势
A: 1. 开源2. 简便3. 扩展性强
"""
原问题: 介绍下第2点。
检索词: ["介绍下 FastGPT 简便的优势", "FastGPT 为什么使用起来简便？","FastGPT的有哪些简便的功能？"]。
----------------
历史记录:
"""
Q: 什么是 FastGPT？
A: FastGPT 是一个 RAG 平台。
Q: 什么是 Laf？
A: Laf 是一个云函数开发平台。
"""
原问题: 它们有什么关系？
检索词: ["FastGPT和Laf有什么关系？","FastGPT的RAG是用Laf实现的么？"]
----------------
历史记录:
"""
{{histories}}
"""
原问题: {{query}}
检索词: `

2.2 queryExtension.ts 核心逻辑

好的,我来帮您逐行分析 queryExtension.ts 的代码实现:

1. 导入依赖

import { replaceVariable } from '@fastgpt/global/common/string/tools';  // 用于替换字符串中的变量
import { getAIApi } from '../config';  // 获取 AI API 配置
import { ChatItemType } from '@fastgpt/global/core/chat/type';  // 聊天项类型定义
import { countGptMessagesTokens } from '@fastgpt/global/common/string/tiktoken';  // 计算 token 数量
import { ChatCompletionMessageParam } from '@fastgpt/global/core/ai/type';  // OpenAI 聊天参数类型
import { chatValue2RuntimePrompt } from '@fastgpt/global/core/chat/adapt';  // 聊天内容转换为运行时提示词

2. 提示词模板定义

const defaultPrompt = `作为一个向量检索助手...`;

这是一个很长的提示词模板,包含了多个示例。每个示例都遵循相同的格式:

• 历史记录: 展示对话上下文
• 原问题: 用户当前的问题
• 检索词: 生成的扩展问题数组

3. 主函数定义

export const queryExtension = async ({chatBg,         // 对话背景query,          // 用户当前问题histories = [], // 历史对话记录model          // 使用的模型
}) => {

4. 构建系统提示词

const systemFewShot = chatBg? `Q: 对话背景。
A: ${chatBg}
`: '';

如果有对话背景,则添加到提示词中

5. 构建历史对话

const historyFewShot = histories.map((item) => {const role = item.obj === 'Human' ? 'Q' : 'A';return `${role}: ${chatValue2RuntimePrompt(item.value).text}`;}).join('\n');

将历史对话记录转换为 Q/A 格式的文本

6. 合并提示词

const concatFewShot = `${systemFewShot}${historyFewShot}`.trim();

7. 初始化 AI API

const ai = getAIApi({timeout: 480000  // 8分钟超时
});

8. 构建请求消息

const messages = [{role: 'user',content: replaceVariable(defaultPrompt, {query: `${query}`,histories: concatFewShot})}
] as ChatCompletionMessageParam[];

将用户问题和历史记录替换到提示词模板中

9. 调用 AI 接口

const result = await ai.chat.completions.create({model: model,temperature: 0.01,  // 温度很低,保证输出稳定性messages,stream: false
});

10. 处理返回结果

let answer = result.choices?.[0]?.message?.content || '';
if (!answer) {return {rawQuery: query,extensionQueries: [],model,tokens: 0};
}

11. 解析结果

answer = answer.replace(/\\"/g, '"');  // 处理转义字符
try {const queries = JSON.parse(answer) as string[];  // 解析为字符串数组return {rawQuery: query,           // 原始问题extensionQueries: Array.isArray(queries) ? queries : [],  // 扩展后的问题列表model,                     // 使用的模型tokens: countGptMessagesTokens(messages)  // token 数量};
} catch (error) {// 解析失败时返回空结果console.log(error);return {rawQuery: query,extensionQueries: [],model,tokens: 0};
}

这个函数的主要作用是:

1. 接收用户问题和历史对话
2. 使用精心设计的提示词引导 AI 生成多个检索词
3. 返回原始问题和扩展后的问题列表
4. 通过低温度参数(0.01)确保输出的稳定性
5. 完整的错误处理确保函数的健壮性

这样的设计使得即使用户提出不完整的问题,系统也能通过上下文理解用户意图并生成合适的检索词。

2.3 queryExtension 引用位置

1. 知识库搜索中的使用

// packages/service/core/dataset/search/utils.ts
export const datasetSearchQueryExtension = async ({model,query,histories,chatBg
}) => {const result = await queryExtension({model,query,histories,chatBg});
}

这是最主要的使用场景，在知识库搜索前对用户问题进行优化。

2. 工作流节点中的使用

// packages/service/core/workflow/dispatch/tools/queryExternsion.ts
export const dispatchQueryExtension = async ({model,params,histories,chatBg
}) => {const queryExtensionModel = getLLMModel(model);const { extensionQueries, tokens } = await queryExtension({chatBg,query: params.userChatInput,histories,model: queryExtensionModel.model});
}

作为工作流中的一个独立节点使用，可以在对话流程中进行问题优化。

3. 搜索测试中的使用

// projects/app/src/pages/api/core/dataset/searchTest.ts
const { concatQueries, rewriteQuery, aiExtensionResult } = await datasetSearchQueryExtension({model: body.model,query: body.searchParams.query,histories: body.searchParams.histories || [],chatBg: body.searchParams.chatBg
});

在知识库的搜索测试功能中使用，用于测试问题优化的效果。

4. 配置相关
   在多个配置文件中，我们可以看到 usedInQueryExtension 的配置：

{"usedInQueryExtension": true  // 标记模型是否可用于问题优化
}

5. UI 组件中的使用

// projects/app/src/components/core/module/DatasetParamsModal.tsx
const queryExtensionModel = watch('datasetSearchExtensionModel');

在界面上提供问题优化相关的配置选项。

三、流程总结

1. 用户发起问题
2. 如果启用了问题优化功能：
   • 系统会调用 queryExtension 生成多个检索词
   • 这些检索词会与原始问题一起用于知识库搜索
   • 搜索结果会经过重排序和合并
3. 最终返回最相关的知识库内容

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这种设计让系统能够：

• 更好地理解用户的意图
• 处理不完整或指代性的问题
• 提高知识库搜索的准确性
• 支持连续对话中的上下文理解