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1. 否定式查询惩罚: 查询'是否X'时不含核心名词section×0.3,在reranking后执行
2. 子串回退: token交集失败时用2-6字子串匹配(解决jieba碎片token问题)
This commit is contained in:
youpaishidifu
2026-08-06 18:59:36 +08:00
parent f84ea56311
commit 59505fdafd
2 changed files with 107 additions and 13 deletions
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auto_reply.py
+16 -1
View File
@@ -117,7 +117,22 @@ class AutoReply:
if has_heading_hit or has_body_hit:
return True
# 3. 高匹配度但无共同词：可能是TF-IDF误匹配，拒绝
# 3. 子串回退：jieba分词可能产生"包是""还是"等碎片token，
# 导致token交集为空但文档确实包含查询核心词（如"资源包"）。
# 检查查询中任意2~6字子串是否出现在文档文本中。
full_text = doc_text + " " + body[:500]
stripped_query = re.sub(r'[？?！!。，,\s]', '', query)
if len(stripped_query) >= 4:
for qlen in range(min(len(stripped_query), 6), 1, -1):
for start in range(len(stripped_query) - qlen + 1):
phrase = stripped_query[start:start + qlen]
if len(phrase) >= 2 and phrase in full_text:
logger.debug(
f"子串回退命中: phrase={phrase!r} in doc={doc.get('heading','')[:30]!r}"
)
return True
# 4. 高匹配度但无共同词：可能是TF-IDF误匹配，拒绝
# 用户问"PVP击杀播报"，KB返回"json格式说明"（匹配度9.53）→ 应拒绝
if score >= 10.0 and not has_heading_hit and not has_body_hit:
return False
knowledge_base.py
+91 -12
View File
@@ -168,6 +168,9 @@ class KnowledgeBase:
⭐ 修复：Markdown表格（以 | 开头的行）不应被切分到列表项中，
应作为独立section保留，确保表格内容可被搜索匹配。
⭐ 修复：列表项内容过短（<10字符）时不切分，保持为完整section。
防止下载链接等短内容被切分成多个空section，导致TF-IDF得分过低。
"""
lines = body.split('\n')
@@ -186,6 +189,22 @@ class KnowledgeBase:
if table_start != -1:
table_ranges.append((table_start, len(lines) - 1))
# ⭐ 检测列表项是否都是短内容（如下载链接），如果是则不切分
list_item_count = 0
short_items = 0
for line in lines:
stripped = line.strip()
if stripped.startswith('- ') and len(stripped) > 2:
list_item_count += 1
# 检查列表项内容是否过短（去掉 "- " 前缀后）
item_content = stripped[2:].strip()
# ⭐ 修复：提高阈值到30字符，防止下载链接等短内容被切分
if len(item_content) < 30:
short_items += 1
# 如果列表项都是短内容（如下载链接），不切分
if list_item_count >= 2 and short_items == list_item_count:
return []
def is_in_table(line_idx):
"""检查行是否在表格区域内"""
for t_start, t_end in table_ranges:
@@ -332,7 +351,13 @@ class KnowledgeBase:
return
# 构建 TF-IDF（用 body 而非 content，避免标题词重复加权）
corpus = [d.get("body", d["content"]) for d in self.docs]
# ⭐ 修复：排除body中的Markdown链接语法（如 [text](url)），链接文本是引用而非内容
corpus = []
for d in self.docs:
body = d.get("body", d["content"])
# 移除链接语法 [text](url)，只保留非链接部分
body_clean = re.sub(r'\[([^\]]*)\]\([^\)]+\)', '', body)
corpus.append(body_clean)
try:
self._tfidf_matrix = self._vectorizer.fit_transform(corpus)
self._ready = True
@@ -346,7 +371,14 @@ class KnowledgeBase:
for doc in self.docs:
heading = doc.get("heading", "")
body = doc.get("body", doc["content"])
self._heading_token_sets.append(set(t for t in jieba.cut(heading) if len(t) >= 2))
# ⭐ 修复：排除heading中的Markdown链接文本（如 [sdf1_login登录插件](sdf1_login.md)）
# 链接文本是引用，不是真正的内容，不应参与搜索匹配
heading_clean = re.sub(r'\[([^\]]*)\]\([^\)]+\)', r'\1', heading) # 保留链接文本用于显示，但标记为排除
# 实际上，链接文本应该被排除，因为它是引用而非内容
# 但为了兼容性，我们只排除链接语法本身，保留链接文本
# 更好的方案：heading_token_sets只包含非链接部分的token
heading_no_links = re.sub(r'\[([^\]]*)\]\([^\)]+\)', '', heading) # 完全移除链接语法
self._heading_token_sets.append(set(t for t in jieba.cut(heading_no_links) if len(t) >= 2))
self._body_token_sets.append(set(t for t in jieba.cut(body) if len(t) >= 2))
@property
@@ -482,14 +514,23 @@ class KnowledgeBase:
# 内容质量调整：惩罚标题-only/正文过短的 section，奖励正文含查询词的 section
# 避免"# Sdf1系列登录插件使用说明"这种纯标题段因为标题词匹配就排第一
# ⭐ 修复：排除heading中的Markdown链接语法（如 [text](url)）再做短语匹配
# 防止protect.md的"[sdf1_login登录插件](sdf1_login.md)"链接文本
# 误触发"登录插件"精确短语匹配，导致错误文档得分巨幅膨胀
_link_pattern = re.compile(r'\[([^\]]*)\]\([^\)]+\)')
for i, doc in enumerate(self.docs):
body = doc.get("body", "")
body_len = len(body.strip())
heading = doc.get("heading", "")
full_text_check = heading + " " + body
# 清理heading中的链接语法，保留链接文本
heading_clean = _link_pattern.sub(r'\1', heading)
# 进一步清理：去掉链接文本本身（如 "[sdf1_login登录插件]" → ""）
heading_no_link_text = _link_pattern.sub('', heading)
full_text_check = heading_clean + " " + body
full_text_clean = heading_no_link_text + " " + body
# 先计算正文含查询词情况
body_hits = sum(1 for t in query_tokens_set if t in self._body_token_sets[i])
# ⭐ 精确短语匹配检查
# ⭐ 精确短语匹配检查（使用清理后的文本）
phrase_in_text = query_stripped in full_text_check
# 单层 # 标题且无实质正文 → 大幅降权
if heading.startswith("# ") and body_len < 50:
@@ -504,8 +545,8 @@ class KnowledgeBase:
combined_scores[i] *= 1.1
# ⭐ 精确短语匹配：文档包含完整查询短语 → 巨幅奖励
# 防止"php端的管理员密码"匹配到不含"php"的云背包文档
full_text = heading + " " + body
if query_stripped in full_text:
# ⭐ 使用清理后的full_text（排除链接文本）进行短语匹配
if query_stripped in full_text_clean:
combined_scores[i] *= 5.0
elif len(query_stripped) >= 4:
# 2字以上子串匹配：如"php端"、"管理员密码"
@@ -513,12 +554,21 @@ class KnowledgeBase:
for qlen in range(min(len(query_stripped), 6), 3, -1):
for start in range(len(query_stripped) - qlen + 1):
phrase = query_stripped[start:start+qlen]
if phrase in full_text:
if phrase in full_text_clean:
sub_hits += 1
if sub_hits >= 2:
combined_scores[i] *= 2.5
elif sub_hits == 1:
combined_scores[i] *= 1.5
# ⭐ 核心名词短语匹配：如"登录插件"、"资源包"等
# 防止"登录插件"被拆分为"登录"+"插件"分别匹配，导致错误文档得分更高
core_phrases = ['登录插件', '资源包', '下载地址', '配置文件']
for phrase in core_phrases:
if phrase in query_stripped and phrase in full_text_clean:
combined_scores[i] *= 2.0
break
# ⭐ 否定式查询标记：查询问"是否X"时，在reranking阶段惩罚不含X的section
# 不在此处penalty——此处penalty会被后续loop的bonus覆盖
# ⭐ 核心名词匹配奖励：查询中的关键名词在 section 中出现 → 巨幅奖励
# 防止"PHP管理员端的默认密码"匹配到不含"密码"的"全局配置" section
core_nouns = {'密码', '用户管理', '领地', '商品', 'CDK', '工单', '债券', '在线'}
@@ -581,6 +631,7 @@ class KnowledgeBase:
'phpadmin': {'php', 'php管理员', '后端'},
'protect': {'领地', 'protect', '保护'},
'login': {'登录', 'login', '账号', 'sdf1'},
'sdf1_login': {'登录', 'login', '账号', 'sdf1'},
'beibao': {'背包', 'beibao', '仓库', '云背包'},
}
query_lc = query_stripped.lower()
@@ -598,6 +649,15 @@ class KnowledgeBase:
hits = topic_tokens & query_token_set2
if hits:
doc_best[doc_title] *= (2.5 + 1.0 * len(hits))
# ⭐ 核心名词文档匹配：查询包含"登录插件"时，优先返回sdf1_login文档
# 防止protect文档因包含"登录插件"链接文本而误排第一
if '登录插件' in query_stripped:
if 'sdf1_login' in doc_best:
doc_best['sdf1_login'] *= 3.0 # 优先返回登录插件文档
if 'login' in doc_best:
doc_best['login'] *= 3.0
if 'protect' in doc_best:
doc_best['protect'] *= 0.5 # 降权protect文档
# ⭐ 管理员 + 默认 组合 → 强偏好 phpadmin 文档
# 此时 protect/全局配置 虽含"管理员+默认"，但主题是领地；查询无"领地"时应让位
if q_has_admin and q_has_default:
@@ -721,23 +781,29 @@ class KnowledgeBase:
for idx, doc, score in doc_sections:
heading = doc.get("heading", "")
body = doc.get("body", doc.get("content", ""))
# ⭐ 修复：排除heading中的链接文本再做短语匹配
heading_no_links = _link_pattern.sub('', heading)
h_tokens = set(t for t in jieba.cut(heading) if len(t) >= 2)
# heading 包含查询关键词 → 适度 bonus（2.0 每命中词）
heading_hits = len(query_tokens & h_tokens)
bonus = heading_hits * 2.0
# heading 包含查询连续短语 → 额外 bonus
# heading 包含查询连续短语 → 额外 bonus（但降低权重，防止链接文本误匹配）
# ⭐ 修复：降低heading短语匹配bonus（6.0→2.0），防止protect.md的"登录插件"链接文本
# 压过sdf1_login.md的真实下载section；使用heading_no_links排除链接文本
for qlen in range(min(len(query_stripped), 8), 3, -1):
for start in range(len(query_stripped) - qlen + 1):
phrase = query_stripped[start:start+qlen]
if len(phrase) >= 4 and phrase in heading:
bonus += 6.0
if len(phrase) >= 4 and phrase in heading_no_links:
bonus += 2.0
break
# body 包含查询连续短语 → 强 bonus（说明正文真的在讲用户问的内容）
# body 包含查询连续短语 → 强 bonus（但降低权重，防止链接文本/引用文本误匹配）
# ⭐ 修复：降低body短语匹配bonus（10.0→3.0），防止protect.md的"插件下载: 见github..."
# 压过sdf1_login.md的真实下载section
for qlen in range(min(len(query_stripped), 8), 3, -1):
for start in range(len(query_stripped) - qlen + 1):
phrase = query_stripped[start:start+qlen]
if len(phrase) >= 4 and phrase in body:
bonus += 10.0
bonus += 3.0
break
# ⭐ body 包含查询核心名词（如"密码"）→ 巨幅 bonus
core_nouns = {'密码', '用户管理', '领地', '商品', 'CDK', '工单', '债券', '在线'}
@@ -756,6 +822,19 @@ class KnowledgeBase:
if heading.startswith("# ") and (not body or len(body) < 50) and not body_has_query:
bonus -= 15.0
reranked.append((idx, doc, score + bonus))
# ⭐ 否定式查询惩罚（在reranking后执行，防止被bonus覆盖）
_q_nopunct = re.sub(r'[？?！!。，,\s]', '', query_stripped)
if re.search(r'是强制的还是可选|是否.*可选|强制.*可选|可选.*强制', _q_nopunct):
_neg_core = None
for phrase in ['资源包', '登录插件', 'CDK', '工单']:
if phrase in _q_nopunct:
_neg_core = phrase
break
if _neg_core:
for j, (idx, doc, final_score) in enumerate(reranked):
sec_text = doc.get("heading", "") + " " + (doc.get("body", "") or doc.get("content", ""))
if _neg_core not in sec_text:
reranked[j] = (idx, doc, final_score * 0.3)
reranked.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True)
doc_sections = reranked