即时零售门店履约：商品问答中的索引

heshaoyu

　　"在处理分钟级更新的即时零售订单时，问答应用常需核对不同来源的商品信息。例如，自拟例子中，即时订单附页显示商品“有机鸡蛋”数量为“一盒”，而拣货清单附页显示为“两盒”。这种差异的识别，取决于知识库的索引配置。一个原数据块可以关联多个索引，因此需要分别核对索引内容与原文，以定位信息来源。建立索引时，应使用完整且聚焦的信息，其覆盖范围和长度需要结合具体样本权衡。

　　### 索引内容与向量模型

　　有效的关联检索，要求知识库使用相同的向量模型。配置FastGPT知识库时，应先核对实际使用的模型与输入类型是否一致。模型或索引结构调整后，建议使用固定的同组问题来比对返回的引用原文，不应只根据向量分数来判断效果。例如，当订单附页仅提供商品名称与数量，但缺少成分列表与保质期信息时，索引的建立就无法覆盖完整的商品资料核对需求。这种资料缺失会直接影响问答系统对商品信息的完整检索能力。关于索引配置的更多信息，可参阅即时零售门店履约的索引配置要点。

　　### 图片资料的特殊性

　　如果商品资料包含图片，其检索效果还取决于入库环节。系统是否为图片生成了描述或对应的图片向量，是图片内容能否被有效检索的前提，不能只看查询端的配置。在核对图片信息时，需要确认索引建立的过程是否包含了对图片内容的向量化处理。"