[FEATURE] 【知识库】增加全文检索和混合检索方式来提高召回率

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请描述您的需求或者改进建议

你好 MaxKB社区，我刚刚阅读了下代码。在 RAG 方面，社区采用多轮识别用户意图，转化成一个新问题，然后发起一个相似搜索，然后一并提交给 LLM ，在保证问题的准确。

仅仅只是相似搜索，其实准确率不太行。可以做下混合搜索，多路的召回方式。比如 关键字 + 相似搜索的混合搜索，或者语义搜索 + 相似搜索的混合搜索。

请描述你建议的实现方案

opensearch 实现了向量化，而且本身也是支持语义搜索的，比如 fuzzy 查询，这两者可以直接配合在一起。 或者其他向量数据库的所有数据组成一个大行，然后自己使用 BM25 全文检索，获取到当行的 id ，反查出来的原文，在一并提交过。

附加信息

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[baixin513]

感谢反馈，有计划增加全文检索，全文+向量的混合检索方式。