让回答与来源一起出现
问答结果保留文档片段和引用线索。
- 为什么
- 用户可以沿着来源核验内容，而不是只能接受或拒绝整段回答。
- 代价与边界
- 需要平衡引用密度与阅读负担，引用存在也不意味着引用一定正确。
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CASE 02 / Connected Knowledge个人项目 · 功能原型
给一个答案，也给出它的依据。
将文档、知识关系和带引用的问答放在一起，探索如何让知识检索的结果更容易理解与核验。
当 AI 给出答案时，用户怎样判断它是否值得相信？
文档分散时，关键词搜索容易遗漏相关材料。生成式问答虽然降低阅读负担，但如果来源不清楚，用户仍需要重新查证。
产品目标
把找信息、看关系、读答案和检查依据连接成一条可探索的路径，评估图谱与混合检索的实际价值。
01导入文档
02组织知识
03混合检索
04生成回答
05检查引用
方案里的三个取舍。
从现有功能出发，梳理其产品理由与代价；这些解释仍需在真实使用中验证。
为不同查询组合检索通道
结合向量、关键词与图谱检索，再融合与重排。
- 为什么
- 精确名称、语义相似和跨实体关系是不同的信息需求，单一通道未必都能覆盖。
- 代价与边界
- 链路更长，增加延迟和成本；需要基线对比，不能默认复杂方案一定更好。
把评测放进迭代过程
同时关注检索命中和回答忠实度、引用质量。
- 为什么
- 只看回答是否流畅，无法判断产品是否真的找对了信息。
- 代价与边界
- 有限金标无法代表所有用户查询，模型裁判也需要人工抽查。
点一点，走进核心流程。
为讲清产品逻辑而制作的交互示意，不是原应用的完整运行版本。
选择问题，查看对应关系与引用。
示例回答 / 01
先从已有资料中检索相关片段，再把片段作为上下文生成回答；来源引用帮助读者检查依据。
示例文档 A · 检索增强生成入门“检索阶段提供上下文，生成阶段组织表达；两者需要分别评估。”
固定问答示例 · 引用为自编说明文字 · 非实时检索结果
有什么证据，还不知道什么。
混合检索管线
可查看多通道检索、结果融合、重排与缓存实现。
backend/app/services/retriever.py可探索的图谱
前端包含节点交互与图谱导出。本页图谱是小型示例，不连接原项目数据库。
frontend/src/components/GraphPanel.vue评测框架
仓库提供检索指标、模型裁判与金标用例。本作品集未复跑评测，不展示未经核验的提升百分比。
backend/eval/README.md当前边界
当前案例没有真实用户的满意度或留存数据。公开演示使用固定文档片段，不上传文件、不调用模型，也不代表生产检索效果。
贡献说明：这是本人提供的项目仓库。具体负责范围、协作方式及开源基础的改动边界，将在后续补充；当前不据此声称所有代码均为个人原创。
实现基础VueFastAPINeo4jChromaDBRAG / MCP