AI搜索模式功能配置

概述

AI搜索模式（RAG：检索增强生成）是通过LLM（大型语言模型）扩展 fess 搜索结果， 以对话形式提供信息的功能。用户可以用自然语言提问， 获得基于搜索结果的详细回答。

AI搜索模式的工作原理

AI搜索模式通过以下多阶段流程运行。

  1. 意图分析阶段: 分析用户的问题，提取最适合搜索的关键词

  2. 搜索阶段: 使用提取的关键词通过 fess 搜索引擎搜索文档

  3. 评估阶段: 评估搜索结果的相关性，选择最合适的文档

  4. 生成阶段: LLM基于选择的文档生成回答

  5. 输出阶段: 向用户返回回答和来源信息

通过此流程，可以提供比简单关键词搜索更理解上下文的高质量回答。

基本设置

启用AI搜索模式功能的基本设置。

app/WEB-INF/conf/fess_config.properties:

# 启用AI搜索模式功能
rag.chat.enabled=true

# 选择LLM提供商（ollama, openai, gemini）
rag.llm.type=ollama

LLM提供商的详细设置请参阅以下内容:

生成参数

控制LLM生成行为的参数。

属性 说明 默认值
rag.chat.max.tokens 生成的最大令牌数 4096
rag.chat.temperature 生成的随机性（0.0〜1.0） 0.7

temperature设置

  • 0.0: 确定性回答（对相同输入始终给出相同回答）

  • 0.3〜0.5: 一致性回答（适合基于事实的问题）

  • 0.7: 平衡的回答（默认）

  • 1.0: 创造性回答（适合头脑风暴等）

上下文设置

从搜索结果传递给LLM的上下文设置。

属性 说明 默认值
rag.chat.context.max.documents 上下文中包含的最大文档数 5
rag.chat.context.max.chars 上下文的最大字符数 4000
rag.chat.content.fields 从文档获取的字段 title,url,content,...
rag.chat.evaluation.max.relevant.docs 评估阶段选择的最大相关文档数 3

内容字段

rag.chat.content.fields 可指定的字段:

  • title - 文档标题

  • url - 文档URL

  • content - 文档正文

  • doc_id - 文档ID

  • content_title - 内容标题

  • content_description - 内容描述

系统提示词

系统提示词定义LLM的基本行为。

默认设置

rag.chat.system.prompt=You are an AI assistant for fess search engine. Answer questions based on the search results provided. Always cite your sources using [1], [2], etc.

自定义示例

优先使用中文回答时:

rag.chat.system.prompt=你是fess搜索引擎的AI助手。请根据提供的搜索结果回答问题。回答请使用中文，并务必以[1]、[2]等格式标明出处。

专业领域定制:

rag.chat.system.prompt=You are a technical documentation assistant. Provide detailed and accurate answers based on the search results. Include code examples when relevant. Always cite your sources using [1], [2], etc.

会话管理

聊天会话管理相关设置。

属性 说明 默认值
rag.chat.session.timeout.minutes 会话超时时间（分钟） 30
rag.chat.session.max.size 可同时保持的最大会话数 10000
rag.chat.history.max.messages 对话历史中保持的最大消息数 20

会话行为

  • 用户开始新聊天时，创建新会话

  • 会话中保存对话历史，可进行保持上下文的对话

  • 超过超时时间后，会话自动删除

  • 对话历史超过最大消息数时，从旧消息开始删除

速率限制

防止API过载的速率限制设置。

属性 说明 默认值
rag.chat.rate.limit.enabled 启用速率限制 true
rag.chat.rate.limit.requests.per.minute 每分钟最大请求数 10

速率限制注意事项

  • 设置时也请考虑LLM提供商端的速率限制

  • 高负载环境中建议设置更严格的限制

  • 达到速率限制时，将向用户显示错误消息

API使用

AI搜索模式功能可通过REST API使用。

非流式API

端点: POST /api/v1/chat

参数:

参数 必需 说明
message 是 用户消息
sessionId 否 会话ID（继续对话时）
clear 否 true 时清除会话

请求示例:

curl -X POST "http://localhost:8080/api/v1/chat" \
     -d "message=请告诉我fess的安装方法"

响应示例:

{
  "status": "ok",
  "sessionId": "abc123",
  "content": "fess的安装方法是...",
  "sources": [
    {"title": "安装指南", "url": "https://..."}
  ]
}

流式API

端点: POST /api/v1/chat/stream

以Server-Sent Events（SSE）格式流式返回响应。

参数:

参数 必需 说明
message 是 用户消息
sessionId 否 会话ID（继续对话时）

请求示例:

curl -X POST "http://localhost:8080/api/v1/chat/stream" \
     -d "message=请告诉我fess的特点" \
     -H "Accept: text/event-stream"

SSE事件:

事件 说明
session 会话信息（sessionId）
phase 处理阶段的开始/完成（intent_analysis, search, evaluation, generation）
chunk 生成的文本片段
sources 参考文档信息
done 处理完成（sessionId, htmlContent）
error 错误信息

详细的API文档请参阅 Chat API。

Web界面

在 fess 的Web界面中，可以从搜索画面使用AI搜索模式功能。

开始聊天

  1. 访问 fess 搜索画面

  2. 点击聊天图标

  3. 显示聊天面板

使用聊天

  1. 在文本框中输入问题

  2. 点击发送按钮或按Enter键

  3. 显示AI助手的回答

  4. 回答中包含参考来源的链接

继续对话

  • 可以在同一聊天会话内继续对话

  • 可以获得考虑前一个问题上下文的回答

  • 点击「新聊天」可重置会话

故障排除

AI搜索模式无法启用

确认事项:

  1. 是否设置了 rag.chat.enabled=true

  2. LLM提供商是否正确配置

  3. 是否可以连接到LLM提供商

回答质量低

改进方法:

  1. 使用更高性能的LLM模型

  2. 增加 rag.chat.context.max.documents

  3. 自定义系统提示词

  4. 调整 rag.chat.temperature

响应慢

改进方法:

  1. 使用更快的LLM模型（例: Gemini Flash）

  2. 减少 rag.chat.max.tokens

  3. 减少 rag.chat.context.max.chars

会话无法保持

确认事项:

  1. 客户端是否正确发送sessionId

  2. rag.chat.session.timeout.minutes 的设置

  3. 会话存储的容量

调试设置

调查问题时，可以调整日志级别输出详细日志。

app/WEB-INF/classes/log4j2.xml:

<Logger name="org.codelibs.fess.llm" level="DEBUG"/>
<Logger name="org.codelibs.fess.api.chat" level="DEBUG"/>
<Logger name="org.codelibs.fess.chat" level="DEBUG"/>

参考信息