## 那么这个功能能解决什么问题呢？

混合检索再准用户心里仍会问一句这段话到底从哪来的？以前常见问题有三种：

1.  回答写得很自信但侧栏来源对不上没法核对。
2.  模型随口写据资料显示却没有可点的角标。
3.  有检索命中但答案和来源列表各说各的信任感上不去。

`v1.1.4` 把链路钉死成一条可核对路径：

```bash
检索命中分片
  → 按列表顺序编成 [1][2][3]。
  → 塞进提示词要求模型句末标号。
  → 流式答案里解析 [n]。
  → 前端角标可点击定位第 n 条来源卡。
```

验收口径（产品规划）归因率 ≥95%，跳转正确率抽检 ≥99% 不明显拖慢首 token。

## 整体链路方便转发分享

```bash
┌──────── 用户检索问答页────────┐
│  提问 → SSE 流式回答               │
│  答案中的 [1]/[2] 可点击          │
│  右侧「知识来源」高亮对应分片       │
└──────────────┬───────────────────┘
               │ POST /api/query?stream=1
               ▼
┌──────── 后端 KnowledgeBaseApi ────┐
│ 1. 检索与证据门槛                 │
│ 2. _assign_source_ranks → rank=n   │
│ 3. _build_context → n 文件名   │
│ 4. 系统提示词强制须标注来源编号 │
│ 5. SSE meta.results + token 流     │
└────────────────────────────────────┘
```

| 层次 | 路径 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| 上下文编号 | `src/api/http_server.py` → `_build_context` | 按顺序生成 `[1] 文件…` |
| 提示词约束 | `_base_system_prompt(with_context=True)` | 要求句末标号、禁止编造 |
| 来源名次 | `_assign_source_ranks` | `rank` 与角标同序 |
| 单测 | `tests/test_kb12_citation.py` | 编号 / 提示词 / 名次对齐 |
| 页面 | `frontend/src/views/chat/RetrievalQa.vue` | 解析 `[n]`、点击定位 |
| 流式 API | `frontend/src/api/query.ts` → `streamQuery` | SSE 拿 `results` + 答案 |

---

## 普通用户又怎么用？

1.  升级到社区版 v1.1.4。
2.  打开控制台 切换至 检索问答。
3.  提一个知识库里有依据的问题。
4.  看回答气泡句子末尾会出现可点击的 `[1]`、`[2]`。
5.  点击角标右侧知识来源滚到并高亮对应分片，再点来源卡可核对原文。

若回答是根据当前知识库无法确定：

-   侧栏会改成检索候选避免引用很多条却答不出的误解；
-   候选默认收起需要时可手动展开核对。

## 带代码开发者怎么接呢？

### 1\. 流式问答一次请求同时拿答案和来源如下示例：

```bash
curl -N -X POST "http://127.0.0.1:5000/api/query?stream=1" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{
    \"query\": \"混合检索的 RRF 常数默认是多少？\",
    \"k\": 5,
    \"generate_answer\": true,
    \"deep_think\": false
  }"
```

SSE 里典型会先有一条带 `results`来源列表，含 `rank` / `filename` / `preview_text`的 meta 再持续推送回答 token。答案文本中应出现与 `rank` 对齐的 `[1]` `[2]`，非流式调试方便看整包如下示例：

```bash
curl -s -X POST "http://127.0.0.1:5000/api/query" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"query\":\"本地知识库支持哪些导入方式？\",\"k\":5,\"generate_answer\":true}" \
  | python -m json.tool
```

关注字段：

-   `results[].rank`来源序号从 1 开始
-   `results[].filename` / `text`可核对原文
-   回答正文里的 `[n]`必须落在 `1…len(results)` 内

### 2\. 后端：上下文如何编号

核心逻辑简化示意，与仓库实现一致：

```bash
# src/api/http_server.py · _build_context
def _build_context(results, max_chars: int = 5000) -> str:
    blocks = []
    total = 0
    for idx, item in enumerate(results, start=1):
        filename = str(item.get("filename") or f"doc_{idx}")
        text = str(item.get("text") or "").strip()
        if not text:
            continue
        piece = f"[{idx}] {filename}\n{text}"
        if blocks and total + len(piece) > max_chars:
            break
        blocks.append(piece)
        total += len(piece)
    return "\n\n".join(blocks)
```

喂给模型的用户侧如下内容：

```bash
知识库上下文：
[1] 混合检索说明.md
RRF 默认常数为 60

[2] 检索配置.md
hybrid_enabled 默认 true

用户问题：RRF 常数默认是多少？
```

系统提示词强制要求：

```bash
引用上下文内容时须在对应句子末尾标注来源编号如 [1]、[2]，
编号必须与上下文编号一致不得编造不存在的编号。
```

### 3\. 来源名次角标和侧栏必须同序

```bash
# src/api/http_server.py · _assign_source_ranks
@staticmethod
def _assign_source_ranks(items: list[dict]) -> None:
    peak = max((float(item["similarity"]) for item in items), default=0.0)
    for rank, item in enumerate(items, start=1):
        sim = float(item["similarity"])
        relative = 1.0 if peak <= 1e-12 else max(0.0, min(1.0, sim / peak))
        item["rank"] = rank
        item["relative_similarity"] = round(relative, 4)
```

约定答案里的 `[n]` = 当前来源列表的第 n 项（1-based）。证据门槛过滤后会重新编号避免角标指向被丢掉的旧序号。

### 4\. 前端把 `[n]` 变成可点按钮

```bash
// frontend/src/views/chat/RetrievalQa.vue · answerSegments（示意）
function answerSegments(msg: ChatMessage) {
  const text = String(msg.content || '')
  const total = (msg.sources?.length ? msg.sources : sources.value).length
  const out = []
  const re = /\[(\d+)\]/g
  let last = 0
  for (let m = re.exec(text); m; m = re.exec(text)) {
    const n = Number(m[1])
    if (n < 1 || n > total) continue // 越界编号直接忽略，防幻觉角标
    if (m.index > last) out.push({ text: text.slice(last, m.index), cite: 0 })
    out.push({ text: m[0], cite: n })
    last = m.index + m[0].length
  }
  if (last < text.length) out.push({ text: text.slice(last), cite: 0 })
  return out.length ? out : [{ text, cite: 0 }]
}
```

点击角标时调用 `locateSource(msg, n)`，高亮 `sources[n - 1]`越界的 `[99]` 不会变成可点按钮——这是有意的避免假引用。

### 5\. 自测仓库里已有定向用例

```bash
python -m pytest tests/test_kb12_citation.py -q
```

用例会检查：

-   上下文出现 `[1] 文件名`、`[2] 文件名`
-   提示词包含标注来源编号，不得编造
-   `rank` 为完整的 `1…n`答案角标落在合法区间。

## 怎么和之前版本衔接

| 版本 | 能力 | 和归因的关系 |
| --- | --- | --- |
| v1.1.2 | 检索配置热更新 | 调 `k` / 阈值，影响「能归因到哪些块」 |
| v1.1.3 | 混合检索 | 召回更稳，归因才有东西可点 |
| v1.1.4 | 引用归因 | 把命中变成可核对的 `[n]` |

当没有可靠检索归因只是空壳没有归因检索再准也难让人放心，两者是一套质量主轴上的前后环。

## 总结

`v1.1.4` 要交付的不是多画几个角标而是一条可复核的信任链路如下链路：

检索 → 编号 → 生成 → 点击 → 原文。

欢迎试用提 Issue 提 PR。

# 关于维基框架

维基本地知识库是一个本地优先的开源知识库系统，融合向量检索、重排与对话式问答，支持多种主流大模型 API，具备高性能本地存储与灵活扩展能力，适合智能问答、知识管理、企业知识中台等场景。MulanPSL2 许可证，欢迎共建！

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Gitee：https://gitee.com/cdkjframework/knowledge-base

📄 许可证：MulanPSL-2.0（木兰宽松许可证，第2版）

验收口径（产品规划）归因率 ≥95%，跳转正确率抽检 ≥99% 不明显拖慢首 token。

WIKI 知识库 v1.1.4 正式发布｜答案能点回原文了

人工智能

v1.1.4版本通过检索→编号→生成→点击→原文的闭环链路，解决引用来源难核对的问题。回答句末生成可点击角标，与侧栏来源卡严格对齐，确保每条依据可追溯。归因率≥95%，跳转正确率≥99%，显著提升知识库问答的信任感与验证效率，且不拖慢响应速度。

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