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@@ -150,7 +150,7 @@ class RetrievalManager:
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top_k=top_k
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)
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- # 为重排序结果添加混合搜索的原始元数据，只保留text_content和metadata
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+ # 为重排序结果添加混合搜索的原始元数据，优化metadata结构
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final_results = []
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for rerank_result in rerank_results:
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# 使用正确的原始索引进行元数据映射
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@@ -158,10 +158,30 @@ class RetrievalManager:
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if original_index < len(hybrid_results):
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original_metadata = hybrid_results[original_index].get('metadata', {})
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- # 只输出text_content和metadata
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+ # 提取内层metadata并移除重复的content
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+ optimized_metadata = original_metadata.copy()
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+
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+ # 如果内层有metadata字段，将其提取到外层
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+ if 'metadata' in optimized_metadata and isinstance(optimized_metadata['metadata'], str):
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+ import json
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+ try:
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+ # 解析JSON格式的metadata
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+ inner_metadata = json.loads(optimized_metadata['metadata'])
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+ optimized_metadata.update(inner_metadata)
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+ # 移除内层的metadata字符串，避免重复
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+ del optimized_metadata['metadata']
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+ except (json.JSONDecodeError, TypeError):
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+ # 如果解析失败，保持原样
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+ pass
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+
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+ # 移除重复的content字段
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+ if 'content' in optimized_metadata:
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+ del optimized_metadata['content']
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+
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+ # 输出优化后的结果
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final_result = {
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'text_content': rerank_result['text_content'],
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- 'metadata': original_metadata
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+ 'metadata': optimized_metadata
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}
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final_results.append(final_result)
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