Simba创新性地结合了传统关键词检索与向量相似度检索的双引擎架构，在实际测试中使知识召回率提升42%。系统采用智能路由算法自动选择最佳检索模式：对结构化查询启用关键词索引，对语义化问题触发向量搜索。技术实现上，系统内置FAISS向量库支持毫秒级相似度计算，同时集成Elasticsearch语法解析器处理复杂布尔查询。
检索流程经过三重优化：查询理解阶段使用LLM进行意图识别，结果召回阶段实施混合分数融合，最终输出采用知识图谱关联扩展。这种设计特别适合处理技术文档、研究论文等专业内容，在IEEE测试数据集中达到93.5%的首次检索准确率。
本答案来源于文章《Simba：收纳文档的知识管理系统，无缝集成到任何RAG系统》
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