目录递归检索是 OpenViking Service 面向用户开放的检索能力。通过“先定位高相关目录,再逐层向下展开”的方式,在大规模上下文中快速找到与 Query 最相关的内容。
相较于传统的扁平向量召回,目录递归检索不仅关注“哪一段内容和 Query 相似”,还会结合内容所在的目录层级、上层语境和文件归属进行综合判断,因此更适合在真实业务场景中检索用户记忆、Agent 技能上下文以及上传资源。
目录递归检索是 OpenViking Service 面向用户开放的一种结构化检索能力。它不是简单地把所有内容打散后做一次扁平召回,而是基于 OpenViking Service 的文件系统范式,在目录树中完成“定位 - 判断 - 下钻 - 返回”的递归检索过程。
其核心思想是: 先找到最可能相关的目录,再沿着目录层级逐步向下展开,最终定位到最相关的文件或内容节点。
在 OpenViking 中,资源、记忆、技能等上下文都不是孤立存放的,而是组织在具有明确语义的目录树中。一个目录不仅表示存储位置,也表示业务范围、主题边界和上层语境。因此,目录递归检索在判断相关性时,不仅会考虑某段内容与 Query 的文本相似度,还会综合考虑以下因素:
从执行过程上看,目录递归检索通常包含四个步骤:
当前目录递归检索界面支持以下使用姿势:
Top K 支持 1-20目录递归检索适用于以下典型场景:
用户在检索框中输入自然语言 Query,系统会基于该 Query 理解检索意图,并启动目录递归检索流程。
建议 Query 尽量具体,能够明确表达目标对象、主题或问题。例如:
相比非常宽泛的关键词,更明确的 Query 更有利于系统快速锁定高质量目录和候选结果。
检索前可通过“返回数量”控件设置本次检索返回的结果条数。
1-2010该配置决定了最终结果列表中展示的候选数量。返回数量越大,覆盖面越广;返回数量越小,结果越聚焦。对于大多数业务场景,推荐优先使用默认值 10。
目录递归检索支持按上下文范围进行切换。当前支持以下一级检索范围
在 Agent 范围下,界面还支持继续下钻到更细的子目录或实例层级,包含记忆和技能目录。推荐使用方式如下:
UserAgentResources点击“检索”按钮后,系统会在所选范围内执行目录递归检索。
整体逻辑可以概括为:
每条结果通常包含以下字段:
字段 | 说明 |
|---|---|
排名 | 当前结果在本次检索中的位置 |
相似度得分 | 按从高到低排序展示,越高表示与 Query 越相关 |
层级标识 | 显示命中内容属于 |
结果摘要 | 对应命中文件或节点的核心内容预览 |
路径信息 | 展示该结果在上下文文件系统中的完整路径 |
其中,相似度得分是结果排序的重要依据,结果列表默认按照分数从高到低排列展示,便于用户优先查看最相关内容。
点击任一结果卡片后,界面会打开对应结果的详情视图,展示该文件或节点的具体内容信息。
详情视图包括:
为了获得更稳定的检索效果,在使用目录递归检索时,我们推荐您遵循以下方式:
先切换检索范围,再输入 Query。这样能够显著缩小搜索空间,提升命中质量。
建议直接描述对象、主题和目标,而不是只输入过于模糊的关键词。例如:
结果列表默认按相似度从高到低排序。建议优先查看排名靠前、分数较高的结果,再决定是否继续扩大返回数量或调整检索范围。