《WaLiAPI - 本地 LLM API 网关》第3-8节：混合检索调优与检索可视化

作者：小傅哥
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大家好，我是技术UP主小傅哥。

在 3-4 节我们实现了"向量 + FTS5"的混合检索，但当时权重是写死的 0.7/0.3，模式也只有一种。实际使用中你会发现：查"Rust 的所有权机制"适合语义检索，查"exact match 报错码"适合关键词检索——一刀切的权重无法适应所有查询。

这一节我们把检索能力参数化、可视化：让用户自由切换检索模式、调整权重，并把每个 chunk 的"向量分、关键词分、命中符号"全部展示出来。

一、本章诉求

1. 实现三种检索模式——hybrid（混合）/ vector（纯向量）/ keyword（纯关键词）
2. 实现权重参数化——vector_weight / keyword_weight 贯穿全链路
3. 实现 CJK Bigram 中文分词——解决 FTS5 对中文检索不友好的问题
4. 实现评分分解——ScoredSearchResult 记录每个 chunk 的向量分/关键词分
5. 实现 RetrievalDetail——RAG 回答附带完整的检索明细（分数 + 符号 + 片段）
6. 实现前端检索配置面板——模式切换 + 权重滑块 + top_k 调整
7. 实现前端检索详情展示——Ask 回答下方可展开每个 chunk 的评分明细

二、三种检索模式

2.1 为什么需要模式切换

不同查询的"最优检索方式"不同：

查询类型	示例	最优模式	原因
语义理解型	"如何处理并发安全"	vector	语义相近的词（"线程安全""锁机制"）都能召回
精确匹配型	"tokio::spawn 的返回值"	keyword	需要精确命中函数名，语义向量会"漂移"
通用型	"Rust 错误处理最佳实践"	hybrid	语义 + 关键词互补

v0.1.4 之前只有一种混合模式（0.7 向量 + 0.3 关键词）。这一节把检索方式的选择权交给用户。