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AutoFlow — 架构与原理

30 秒导读: AutoFlow(线上叫 tidb.ai)是一个 Graph RAG 知识库:你喂给它文档,它一边切块存向量、一边用 LLM 抽出「实体—关系」知识图谱;查询时先用图谱把你那句口语化的问题精化成精准问题,再去向量库捞相关片段喂给大模型答题。底层全部存在 TiDB 里(向量、图、聊天记录共用一个库)。本文聚焦它的 检索(retrieval) 这一面。

1. 这是什么(零基础也能懂)

一句话定义: AutoFlow 是一个开源的「带知识图谱的 RAG 检索引擎」——RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成:答题前先从你自己的资料里检索证据,再让大模型基于证据回答)。

它和普通 RAG 差在哪? 普通 RAG 只做一件事:把问题向量化 → 在向量库里找最像的几段文字 → 塞给大模型。AutoFlow 在前面多加了一层 知识图谱。

解决什么问题 / 给谁用: 假设你把一整套产品文档灌进去,用户问「TiDB 怎么扩容?会不会影响在线业务?」。这种问题口语、含糊、跨多个主题。

纯向量检索容易只命中字面相近的段落,抓不住「扩容」和「在线业务影响」之间的关联。
AutoFlow 先去知识图谱里查:与「扩容」相关的实体、关系是什么?把这些上下文喂回去,把问题改写得更精准,再去捞 chunk。

所以它给的是:文档站、客服机器人、Perplexity 式对话搜索这类需要「答得准、还能溯源」的场景。

它能做什么(检索侧功能):

多知识库(multi-KB)联合检索,结果融合去重。
把复杂问题分解成子问题(query decomposition),分别检索再合并。
知识图谱检索:从问题出发,在「实体—关系」图上做带权重的多跳扩散。
向量检索 chunk:TiDB 向量近邻搜索 + 过采样(oversampling)+ 可选 reranker 重排。
用图谱上下文精化(refine)用户问题后再检索。

用起来什么样: 检索能力直接暴露成 HTTP 接口,给一个 query 和配置就回结果——

# 示意,非源码:调用 chunk 检索接口
POST /api/v1/admin/retrieve/chunks
{
  "query": "TiDB 怎么扩容?",
  "retrieval_config": {
    "knowledge_base_ids": [1],
    "use_query_decompose": true,          # 先把问题拆成子问题
    "vector_search": { "top_k": 10, "oversampling_factor": 5 }
  }
}
# 返回:命中的 chunks(带 score)+ 它们所属的文档

真实路由见 backend/app/api/routes/retrieve/routes.py:23(retrieve_chunks)与 :46(retrieve_knowledge_graph)。

一句话直觉/类比: 把它想成**「先查目录索引,再翻书」**。知识图谱是那本书的「概念地图 / 索引」,它帮你想清楚该往哪几页翻;向量库才是真正存着原文段落的书页。AutoFlow 的精髓就是 让索引先发言,改写你的问题,再去翻书页。

2. 顶层全景(它大概怎么转)

一次检索请求,数据这样流过(从上到下):

用户问题 user_question
      │
      ▼
┌──────────────────────────────────────────────┐
│  RetrieveFlow.retrieve()                       │  ← 检索总编排
│  retrieve_flow.py                              │
└──────────────────────────────────────────────┘
      │
      │ ① 若 refine_question_with_kg 开启
      ▼
┌──────────────────────────────┐
│ 知识图谱检索 (第 3 章)        │   从问题 embedding 出发,
│ KnowledgeGraphFusionRetriever │   在实体/关系图上带权多跳扩散,
│ → TiDBGraphStore              │   得到 entities + relationships
│   .retrieve_with_weight()     │
└──────────────────────────────┘
      │
      │ ② 把图谱上下文喂给 fast LLM,改写问题
      ▼
   refined_question (更精准的问题)
      │
      │ ③ 用精化后的问题做向量检索
      ▼
┌──────────────────────────────┐
│ chunk 向量检索 (第 2 章)      │   (可选)先拆子问题 → 各 KB
│ ChunkFusionRetriever          │   并发向量近邻搜索 → 融合去重
│ → ChunkSimpleRetriever        │   → reranker 重排 → top_k
│ → TiDBVectorStore.query()     │
└──────────────────────────────┘
      │
      ▼
  List[NodeWithScore]  (按相似度排序的文字片段)
      │
      ▼
  喂给大模型生成答案 (ChatFlow._generate_answer)

怎么读这张图: 竖着从上到下是一次检索的时间顺序。注意 ①②③ 是有先后的:图谱检索的产物(②)会反过来改写问题,影响③向量检索的输入。这就是 Graph RAG 的「图谱先发言」。

部件一句话职责:

部件	干什么	在哪个文件
`RetrieveFlow`	检索总编排:KG → 精化问题 → chunk	`backend/app/rag/chat/retrieve/retrieve_flow.py`
`ChatFlow`	对话总编排:在检索两侧加上澄清、答题、落库	`backend/app/rag/chat/chat_flow.py`
`MultiKBFusionRetriever`	多 KB 融合检索的抽象基类:子问题分解 + 并发 + 融合	`backend/app/rag/retrievers/multiple_knowledge_base.py`
`ChunkFusionRetriever` / `ChunkSimpleRetriever`	chunk 向量检索的融合层 / 单 KB 执行层	`backend/app/rag/retrievers/chunk/`
`KnowledgeGraphFusionRetriever` / `...SimpleRetriever`	图谱检索的融合层 / 单 KB 执行层	`backend/app/rag/retrievers/knowledge_graph/`
`TiDBVectorStore`	TiDB 上的向量近邻查询(带 oversampling)	`backend/app/rag/indices/vector_search/vector_store/tidb_vector_store.py`
`TiDBGraphStore`	图谱存储 + 带权重多跳检索 `retrieve_with_weight`	`backend/app/rag/indices/knowledge_graph/graph_store/tidb_graph_store.py`
`QueryDecomposer`	用 DSPy 把复杂问题拆成 ≤5 个子问题	`backend/app/rag/question_gen/query_decomposer.py`

主线走一遍(高层,不进代码):

入口 RetrieveFlow.retrieve(user_question)(retrieve_flow.py:66)。
若开启 refine_question_with_kg(默认开,chat/config.py:83):先 search_knowledge_graph 拿到图谱上下文,再 _refine_user_question 用 fast LLM 改写问题。
不管有没有精化,最后都走 search_relevant_chunks 做向量检索(retrieve_flow.py:134),返回排好序的 chunk。

注意一个容易看漏的细节:RetrieveFlow.search_relevant_chunks 里把 use_query_decompose=False 写死了(retrieve_flow.py:140)——也就是说对话主路径默认不做子问题分解,分解能力主要由独立的 /retrieve/chunks API 通过配置打开。

3. 阅读地图(往哪下钻)

建议顺序:

01-retrieve-flow.md — 先看主线怎么编排:KG 精化问题 + chunk 检索两步,以及 ChatFlow 在外面套的完整对话循环。看完你就懂「图谱先发言」是怎么落地的。
02-chunk-retrieval.md — 向量检索这条线:多 KB 并发 + 子问题分解 + 融合去重(simple fusion)+ TiDB oversampling + reranker。
03-kg-retrieval.md — 最有技术含量的一章:retrieve_with_weight 的带权重、分距离段、多跳扩散算法,以及关系打分公式。
04-clever-and-boundaries.md — 巧妙之处、边界局限、与兄弟项目的横向对比、完整代码地图。

如果你只想抓精华:直接读第 3 章的 retrieve_with_weight(图谱检索的灵魂)+ 第 2 章的 _simple_fusion(融合去重)。

1. 这是什么(零基础也能懂)​

2. 顶层全景(它大概怎么转)​

3. 阅读地图(往哪下钻)​

1. 这是什么(零基础也能懂)

2. 顶层全景(它大概怎么转)

3. 阅读地图(往哪下钻)