docs(rag): 编写完整的 RAG 检索流程逻辑文档
覆盖从 MinerU 解析入库到 LLM 回答的全链路数据流： - 文档解析与入库流程（MinerU → Chunk → ChromaDB + BM25） - ChromaDB 存储字段详解（每个 metadata 字段的作用） - BM25 索引两种实现的差异分析 - distances/scores 语义在各管线阶段的变化 - 检索管线完整数据流图 - 三重救援机制详解（BM25 分歧/词法匹配/章节聚类） - 配置项完整列表（含死代码标注） - 单/多知识库路径说明
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# RAG 检索流程逻辑
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本文档描述 RAG 知识库服务从文档解析入库到 LLM 回答的完整数据流，供开发排查和系统优化参考。
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## 目录
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1. [整体架构](#一整体架构)
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2. [文档解析与入库流程](#二文档解析与入库流程)
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3. [ChromaDB 存储字段详解](#三chromadb-存储字段详解)
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4. [BM25 索引两种实现](#四bm25-索引两种实现)
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5. [检索管线完整数据流](#五检索管线完整数据流)
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6. [distances / scores 语义变化](#六distances--scores-语义变化)
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7. [路由层处理流程](#七路由层处理流程)
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8. [三重救援机制详解](#八三重救援机制详解)
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9. [图片召回与选择](#九图片召回与选择)
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10. [返回格式与溯源信息](#十返回格式与溯源信息)
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11. [配置项完整列表](#十一配置项完整列表)
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12. [单/多知识库路径说明](#十二单多知识库路径说明)
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## 一、整体架构
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 文档入库流程 │
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│ │
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│ 文件上传 → MinerU 解析 → MinerUChunk → 语义增强 → ChromaDB 存储 │
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│ ↓ │
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│ BM25 索引构建 │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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│ 检索问答流程 │
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│ │
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│ 用户提问 │
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│ ↓ │
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│ 意图分析（改写/子查询/意图分类） │
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│ ↓ │
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│ 语义缓存检查 ──命中──→ 直接返回缓存答案 │
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│ ↓ 未命中 │
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│ 混合检索（向量 + BM25 + 图片 + FAQ） │
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│ ↓ │
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│ RRF 融合 → 过滤链 → MMR → Rerank → 后处理 → 扩展 → 自适应 TopK │
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│ ↓ │
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│ search_hybrid（distances → scores 转换） │
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│ ↓ │
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│ 路由层：contexts 构建 → 三重救援 → 排序 → 预算截断 │
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│ ↓ │
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│ Prompt 构建 → LLM 流式生成 → 后处理 → 返回 │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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## 二、文档解析与入库流程
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### 2.1 入口方法
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```python
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# knowledge/manager.py
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def add_file_to_kb(self, kb_name, filepath, embedding_model=None,
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extra_metadata=None, enable_table_summary=True,
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enable_image_description=False, file_content=None) -> int
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**完整流程**：
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1. 调用 parsers.parse_document(filepath) 进行 MinerU 解析
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2. 合并跨页表格（_merge_cross_page_tables）
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3. 清理同名旧切片（查询 source == filename 的旧切片并删除）
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4. 逐切片处理：
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a. 获取 chunk_type、page、section_path
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b. 构建语义增强内容（semantic_content）
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c. 构建 metadata 字典
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d. 生成 embedding 向量
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e. 可选：LLM 生成表格摘要 / VLM 生成图片描述
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5. 批量写入 ChromaDB（collection.add）
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6. 更新 BM25 索引（bm25.add_documents + save）
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### 2.2 MinerU 解析流程
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**三个解析入口**：
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| 函数 | 用途 | 调用方式 |
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| `parse_with_mineru()` | 本地 GPU 解析 | 由 `parse_with_mineru_persistent` 在在线失败时调用 |
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| `parse_with_mineru_online()` | 在线 API 解析 | 由 `parse_with_mineru_persistent` 优先调用 |
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| `parse_with_mineru_persistent()` | 持久化解析（主入口） | 由 `parsers.parse_document()` 调用 |
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**实际主入口是 `parse_with_mineru_persistent()`**，内部根据 `config.MINERU_PREFER_ONLINE` 自动选择在线或本地，在线失败自动回退本地。
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**解析核心流程**（以在线为例）：
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1. 文件校验（存在性、大小 ≤ 100MB、格式校验）
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2. 计算文件 MD5 hash（前12位），用于隔离输出目录
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3. 申请上传链接 → PUT 上传文件 → 轮询查询结果（5秒间隔）→ 下载 zip 包
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4. 解析 content_list（优先 v2 格式 `_content_list_v2.json`）
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5. 逐项解析 content_list 构建 `MinerUChunk`
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**`MinerUChunk` 数据结构**：
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```python
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@dataclass
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class MinerUChunk:
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content: str # 文本内容
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chunk_type: str # text / heading / table / image / chart / equation
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page_start: int = 1 # 起始页码(1-based)
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page_end: int = 1 # 结束页码
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text_level: int = 0 # 标题级别 (0=正文, 1=h1, 2=h2, 3=h3)
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title: str = "" # 标题文本
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section_path: str = "" # 章节路径，" > " 连接
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bbox: Optional[List[float]] = None # 边界框 [x0, y0, x1, y1]
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source_file: str = "" # 源文件名
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table_html: Optional[str] = None # 表格 HTML（仅 table）
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image_path: Optional[str] = None # 图片路径（独立图片）
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images: Optional[List[Dict]] = None # 关联图片: [{"id":"abc.jpg","order":1}]
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context_before: str = "" # 图片前文本上下文
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context_after: str = "" # 图片后文本上下文
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### 2.3 section_path 生成逻辑
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维护 `section_stack: [(level, title), ...]`，遇到新标题时：
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- 弹出栈中 `level >= 当前 level` 的项
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- 压入 `(level, title)`
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- `section_path = " > ".join([栈中所有项的 title])`
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### 2.4 后处理三阶段
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1. **过滤空切片**：移除 content 为空的 chunk
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2. **合并碎片**：标题+正文合并、短文本合并（阈值 `MIN_CHUNK_SIZE//2`），表格/图片/公式不参与
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3. **拆分超长**：超过 `MAX_CHUNK_SIZE` 的文本用 `split_text_with_limit` 拆分
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### 2.5 图片处理
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**图片来源三类**：
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1. 独立图片/图表（content_list 中 type=image/chart）→ `chunk.image_path`
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2. 表格的图片形式（type=table 有 img_path）→ `chunk.image_path`
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3. 嵌入表格 HTML 的图片（`<img src="...">`）→ `chunk.images` 列表
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**图片路径重映射**（`parse_with_mineru_persistent` 中）：
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1. 从 MinerU 输出找到图片源文件
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2. 按文件内容 MD5 重命名，移动到 `.data/images/` 目录
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3. 更新 chunk.image_path 和 chunk.images 中的路径
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### 2.6 语义内容构建
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**文本类型** `_build_semantic_content_for_text()`：
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{标题}
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主题：{章节路径（截断到3级）}
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{正文内容}
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**表格类型** `_build_semantic_content_for_table()`：
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主题：{章节路径}
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表格：{标题}（非"表格"时）
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字段：{表头列表}
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描述：该表包含N行数据，记录各字段信息
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示例：字段1=值1, 字段2=值2
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表格内容：
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| ... | ... |
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**图片类型** `generate_lightweight_image_description()`：
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图片：图2.1，系统架构图，位于「第一章 > 1.2 概述」，第5页
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前文：系统由三个模块组成...
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后文：如图所示，各模块之间...
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> **设计意图**：语义增强内容存入 ChromaDB 的 `documents` 字段，用于向量检索。增强后的内容比原始文本包含更多上下文信息，提升检索召回率。
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## 三、ChromaDB 存储字段详解
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### 3.1 存储结构
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ChromaDB 使用 `collection.add(ids, documents, metadatas, embeddings)` 批量写入。
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| 字段 | 类型 | 说明 |
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| `ids` | `List[str]` | 切片唯一标识，格式 `{filename}_{index}`，如 `"1.docx_14"` |
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| `documents` | `List[str]` | 语义增强后的内容（非原始 content） |
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| `metadatas` | `List[dict]` | 切片元数据（见下表） |
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| `embeddings` | `List[List[float]]` | 768维向量，由 `embedding_model.encode(semantic_content)` 生成 |
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### 3.2 metadatas 字段详解
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| 字段 | 类型 | 来源 | 作用 | 示例 |
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| `chunk_id` | str | `{filename}_{index}` | 切片唯一标识（与 ids 相同） | `"1.docx_14"` |
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| `chunk_index` | int | 入库时赋值 `i` | 切片在文件中的序号，用于邻居扩展和救援 | `14` |
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| `chunk_type` | str | MinerU 解析 | 切片类型，驱动检索和展示逻辑 | `"text"` |
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| `source` | str | 文件名 | 源文件名，用于黑名单过滤和来源展示 | `"1.docx"` |
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| `collection` | str | 入库参数 | 所属向量库名，确保跨库可追溯 | `"public_kb"` |
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| `doc_type` | str | 文件扩展名映射 | 文档类型，驱动前端差异化溯源展示 | `"word"` |
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| `page` | int | MinerU 解析 | 起始页码（仅 PDF 可靠） | `5` |
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| `page_end` | int | MinerU 解析 | 结束页码 | `5` |
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| `section` | str | MinerU `section_path` | 章节路径，用于章节过滤、聚类救援、prompt 标题注入 | `"第一章 > 1.1 概述"` |
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| `status` | str | 默认 `"active"` | 切片状态，`deprecated` 时被引擎过滤 | `"active"` |
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| `version` | str | 默认 `"v1"` | 版本号，用于缓存失效 | `"v1"` |
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| `images_json` | str | `json.dumps(chunk.images)` | 关联图片列表的 JSON 序列化，图片选择时反序列化 | `'[{"id":"abc.jpg","order":1}]'` |
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| `image_path` | str | MinerU 解析 | 图片文件名（不含目录），用于图片 URL 生成 | `"0569dd285537.jpg"` |
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> **注意**：`chunk_id` 与 `ids` 重复存储。`ids` 是 ChromaDB 的主键，`chunk_id` 存在 metadata 中便于路由层按 metadata 查找。两者值相同但用途不同。
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> **命名不一致**：MinerU 中字段名 `section_path`，入库时映射为 metadata 的 `section`。路由层代码中两种名称混用（`meta.get('section')` 和 `meta.get('section_path')`），通常用 `or` 兼容：`meta.get('section', '') or meta.get('section_path', '')`。
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### 3.3 chunk_type 取值
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| chunk_type | 说明 | 检索行为 | 展示行为 |
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|-----------|------|---------|---------|
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| `text` | 普通文本 | 正常参与向量检索 | 正常展示 |
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| `heading` | 标题 | 正常参与向量检索 | 正常展示 |
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| `table` | 表格 | 走图片独立检索通道；有表格保护 | 受 `max_chunks` 豁免；可被表格救援找回 |
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| `image` | 图片 | 走图片独立检索通道 | 用 `full_description` 替换 doc |
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| `chart` | 图表 | 走图片独立检索通道 | 同 image |
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| `equation` | 公式 | 正常参与向量检索 | 正常展示 |
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| `faq` | FAQ | FAQ 独立检索通道 | 享受分数加权 |
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## 四、BM25 索引两种实现
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项目中存在两个 `BM25Index` 类，返回格式有重要差异。
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### 4.1 对比表
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| 维度 | `core/bm25_index.py` | `knowledge/base.py` |
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| **使用场景** | 单知识库路径（当前不执行） | 多知识库路径（当前活跃） |
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| **实例管理** | 全局单例 `RAGEngine.bm25_index` | 每个向量库独立实例 |
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| **持久化** | 单一 `bm25_index.pkl` | `{kb_name}.pkl` 每库独立 |
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| **search() 返回** | `Dict`（ChromaDB 兼容格式） | `Tuple[List, List, List, List]` |
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| **返回值解构** | `result['ids'][0]` | `ids, docs, metas, scores = bm25.search()` |
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| **列表嵌套** | `[['id1', 'id2']]`（嵌套列表） | `['id1', 'id2']`（扁平列表） |
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| **分数字段名** | `distances` | 第4个返回值（匿名） |
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| **add_documents 模式** | 替换（覆盖） | 追加 + 去重 |
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### 4.2 兼容处理
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多知识库路径中，`_search_multi_kb` 方法对 `knowledge/base.py` 的 tuple 返回值做了兼容转换：
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```python
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# core/engine.py _search_multi_kb 中
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if isinstance(bm25_res, tuple):
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_ids, _docs, _metas, _dists = bm25_res
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bm25_res = {
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'ids': [_ids], 'documents': [_docs],
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'metadatas': [_metas], 'distances': [_dists]
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}
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> **设计建议**：两个 BM25Index 实现有重叠功能，未来可考虑统一为 dict 返回格式，消除兼容转换代码。
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## 五、检索管线完整数据流
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### 5.1 入口方法
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```python
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# api/chat_routes.py
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search_result = search_hybrid(retrieval_query, top_k, candidates, allowed_collections, sub_queries)
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# search_hybrid 内部调用
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result = engine.search_knowledge(query, top_k, allowed_levels, collections, sub_queries)
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# 然后添加 scores 字段
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```
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### 5.2 search_knowledge 完整流程
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query (str)
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├─ [1] 缓存检查 ──命中──→ 直接返回
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│
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├─ [2] 外部子查询（IntentAnalyzer 生成的 sub_queries）
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│ → _search_with_sub_queries() → 合并 → 返回
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├─ [3] 查询拆分（QueryDecomposer 判断）
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│ → _search_with_decomposition() → 合并 → 返回
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│
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├─ [4] 查询扩展（当前仅构建 expanded_queries，未用于多查询检索）
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├─ [5] 分支：USE_MULTI_KB=True → _search_multi_kb() → 返回
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│ USE_MULTI_KB=False → 单知识库路径（当前不执行）
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└─ 单知识库路径（以下步骤在 _search_multi_kb 中对称存在）：
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├─ [6] where 过滤构建（security_level / source）
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├─ [7] 向量编码 → query_vector (768维)
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├─ [8] 向量检索 → vector_results
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│ {ids:[[]], documents:[[]], metadatas:[[]], distances:[[]]}
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├─ [9] 图片独立检索 → image_results → 合并
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│
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├─ [10] FAQ 独立检索 → faq_results → 合并
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├─ [11] BM25 检索 → bm25_results
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│ + 捕获 BM25 原始 top-3 → _bm25_raw_top3
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├─ [12] 动态 RRF 权重 → (vector_w, bm25_w)
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├─ [13] RRF 融合 → fused_results
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│ {distances:[[rrf_score]], '_score_source':'rrf'}
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│ ids 带 collection 前缀："public_kb/filename_3"
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├─ [14] 废止过滤 → 移除 status != "active" 的切片
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├─ [15] 枚举标记 → fused_results['_enum_query'] = bool
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├─ [16] BM25 top3 传递 → fused_results['_bm25_top3']
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├─ [17] 章节过滤 → 按查询中的章节关键词过滤
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├─ [18] 上下文扩展 1（MMR前，min_score=0）→ 补齐邻居
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├─ [19] MMR 去重 → 缩减到 MMR_TOP_K=30
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├─ [20] Rerank 重排 → distances 变为 rerank 分数 [0,1]
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│ '_reranked'=True, '_score_source' 仍为 'rrf'
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├─ [21] FAQ 加权 → FAQ 切片 distances -= 0.1
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├─ [22] 黑名单过滤 → 移除黑名单 source
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├─ [23] 时间衰减 → 老 FAQ distances += decay
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├─ [24] 章节聚类提升 → 低分但聚类的切片 distances = 0.65
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│
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├─ [25] 上下文扩展 2（Rerank后，min_score=0.3）→ 高分种子邻居
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│
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├─ [26] 自适应 TopK → 可能截断结果
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│ ⚠️ 当前 bug: _score_source='rrf' 导致此步被跳过
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│
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└─ [27] 缓存写入 + 返回
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```
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### 5.3 特殊键在管线中的传递
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以下键在过滤/截断方法中需要手动复制（否则会丢失）：
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```python
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for key in ('_debug', '_score_source', '_enum_query', '_expanded_context', '_bm25_top3'):
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if key in results:
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filtered[key] = results[key]
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```
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| 键 | 写入位置 | 读取位置 | 作用 |
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|----|---------|---------|------|
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| `_debug` | 每步追加 step | 返回给前端（dev 模式） | 检索调试信息 |
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| `_score_source` | RRF 融合写入 `'rrf'` | 自适应 TopK 判断 | 区分 distances 语义 |
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| `_enum_query` | 枚举检测后写入 | MMR lambda 选择、自适应 TopK | 枚举查询保留更多上下文 |
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| `_expanded_context` | 扩展时写入 | 返回给前端 | 扩展统计 |
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| `_bm25_top3` | BM25 检索后写入 | 路由层分歧检测救援 | BM25 原始 top-3 切片信息 |
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| `_reranked` | Rerank 后写入 | `search_hybrid` 中判断 | 区分 distances 是距离还是分数 |
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| `_cluster_boosted` | 聚类提升写入 meta | 上下文扩展时作为种子资格 | 标记被引擎层提升的切片 |
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### 5.4 多知识库并发检索
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`_search_multi_kb` 使用 `ThreadPoolExecutor` 并行查询各向量库：
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```python
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with ThreadPoolExecutor(max_workers=len(target_collections)) as executor:
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futures = {executor.submit(_query_single_collection, name): name for name in target_collections}
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for future in as_completed(futures):
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coll_results, bm25_raw_items = future.result()
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all_results.extend(coll_results)
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_bm25_raw_top3.extend(bm25_raw_items)
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```
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每个向量库独立查询：向量检索 + BM25 检索，结果标记 `_collection = coll_name`。
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### 5.5 子查询路径的 BM25 top3 传递
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`_search_with_sub_queries` 和 `_search_with_decomposition` 合并结果时，会收集各子查询的 `_bm25_top3`，按 `bm25_score` 降序取全局 top-3，确保路由层分歧检测在子查询路径下也能工作。
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## 六、distances / scores 语义变化
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`distances` 字段在管线各阶段含义不同，是理解检索逻辑的关键。
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### 6.1 语义变化表
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| 阶段 | distances 含义 | 方向 | 范围 | 标记 |
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|------|---------------|------|------|------|
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| ChromaDB 向量检索 | cosine distance | 越小越好 | [0, 2] | - |
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| BM25 检索 | BM25 原始分数 | 越大越好 | [0, ∞) | - |
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| RRF 融合后 | RRF 分数 | 越大越好 | [0, ~0.05] | `_score_source='rrf'` |
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| Rerank 后 | CrossEncoder 相关性分数 | 越大越好 | [0, 1] | `_reranked=True` |
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| FAQ 加权后 | rerank 分数 - 0.1 | 越大越好 | [-0.1, 1] | - |
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| 时间衰减后 | 距离 + decay | 越大越差 | - | - |
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| 聚类提升后 | 被设为 `1.0 - CLUSTER_SEED_FLOOR` = 0.65 | 越大越好 | - | `_cluster_boosted=True` |
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### 6.2 search_hybrid 中的 distances → scores 转换
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```python
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# api/chat_routes.py search_hybrid()
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if result.get('_reranked'):
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# Rerank 后：distances 就是相关性分数，直接使用
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scores = [float(d) for d in distances]
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else:
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# 未 Rerank：将向量距离转为相似度分数
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scores = [1.0 - d if d <= 1.0 else 1.0 / (1.0 + d) for d in distances]
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result['scores'] = [scores]
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```
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### 6.3 自适应 TopK 中的距离→相似度转换
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```python
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# engine.py 第 790 行
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top_score = 1.0 - fused_results['distances'][0][0] # 距离转相似度
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```
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> **⚠️ 已知问题**：RRF+Rerank 后，`_score_source` 仍为 `'rrf'`，导致自适应 TopK 被跳过（第 788 行条件 `fused_results.get('_score_source') != 'rrf'` 不满足）。但此时 distances 已是有效的 rerank 分数，自适应 TopK 本应可以应用。此 bug 导致高置信度查询无法收缩结果，低置信度查询无法扩展。
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## 七、路由层处理流程
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### 7.1 generate_stream 完整流程
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用户提问 (message)
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│
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├─ [0] 意图分析 → IntentAnalysis(rewritten_query, need_retrieval, use_context, sub_queries, intent)
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│ need_retrieval=False + use_context=True → 直接用历史上下文回答 → return
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│
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├─ [0.5] retrieval_query = intent.rewritten_query
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│
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├─ [1] 语义缓存检查 ──命中──→ 流式返回缓存答案 → return
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│
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├─ [2] 混合检索 → search_hybrid() → search_result
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│
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├─ [3] 构建 contexts 列表
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│ 从 search_result 的 documents[0] / metadatas[0] / scores[0] 三数组构建
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│ contexts = [{'doc': display_doc, 'meta': meta, 'score': score}, ...]
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|
│ 图片/图表切片：doc 替换为 meta.full_description（如果存在）
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│
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├─ [3.5] 补充检索：从文本切片提取图号/表号引用，补充检索缺失图片
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│
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├─ [4] 懒加载增强（当前禁用）
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│
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├─ [5] 图片选择 → select_images()
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│
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├─ [6] 三重救援
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│ ├─ _rescue_bm25_divergence（BM25 分歧检测救援）
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│ ├─ _rescue_lexical_match（词法匹配救援）
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│ └─ _rescue_section_cluster（章节聚类救援）
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│
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├─ [7] 排序 + 预算截断
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│ _order_text_contexts_for_prompt() → min_score 过滤 → max_chunks 截断
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│
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├─ [8] 表格救援 → _rescue_table_chunks()
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│
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├─ [9] Prompt 构建
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│ ├─ 置信度分数（top-3 平均 rerank 分数）
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│ ├─ 图片描述注入
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│ ├─ 意图驱动指令注入（对比/推理/操作/枚举）
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│ └─ 置信度指令注入
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│
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├─ [10] LLM 流式生成 → engine.generate_answer_stream()
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│
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└─ [11] 后处理
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├─ 答案对齐过滤（提取图号/表号，反向筛选图片）
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├─ 去引用标记（移除 [1][2]）
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|
├─ 附加引用标注（[ref:chunk_id]）
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├─ 敏感信息过滤
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├─ 保存会话
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└─ 写入语义缓存
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```
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### 7.2 contexts 构建关键转换
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```python
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# search_result 格式（来自 search_hybrid）
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search_result = {
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'documents': [[doc1, doc2, ...]],
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|
'metadatas': [[meta1, meta2, ...]],
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|
'scores': [[score1, score2, ...]], # search_hybrid 添加
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|
'ids': [['public_kb/filename_3', ...]], # 多知识库模式带前缀
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||||||
|
'distances': [[rerank_score, ...]], # 原始 distances 仍保留
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|
'_bm25_top3': [{id, doc, meta, bm25_score, rank}, ...],
|
||||||
|
'_debug': {...},
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}
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|
# contexts 列表格式（路由层使用）
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|
contexts = [
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|
{'doc': display_doc, 'meta': meta, 'score': score},
|
||||||
|
...
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|
]
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```
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> **注意**：contexts 中**没有 `id` 字段**。切片 ID 只能通过 `meta.chunk_id` 获取（格式如 `1.docx_14`），而 engine 的 `ids` 可能带 collection 前缀（如 `public_kb/1.docx_14`）。
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### 7.3 min_score 过滤
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`RERANK_CONTEXT_MIN_SCORE = 0.05`
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在 `_order_text_contexts_for_prompt` 中：
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- `score >= min_score` 的切片直接通过
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- **表格保护**：同 section 有切片通过阈值时，同 section 的 table 切片保留下限为 `min_score * 0.3` = 0.015
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## 八、三重救援机制详解
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三重救援是双层保护架构：**引擎层**在 rerank 后提升低分但可信的切片（分数较高），**路由层**在 min_score 过滤前做最终安全网（分数较低）。
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### 8.1 BM25 分歧检测救援 `_rescue_bm25_divergence`
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**触发条件**：
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- `BM25_DIVERGENCE_RESCUE_ENABLED = True`
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- `search_result._bm25_top3` 非空
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- BM25 项的 `rank <= BM25_DIVERGENCE_MAX_RANK`（= 3）
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**保底分数**：`CLUSTER_RESCUE_FLOOR = 0.06`
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**两种情况**：
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| 情况 | 条件 | 处理 | 示例 |
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|------|------|------|------|
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| **A — 分数压制** | 切片在 contexts 中但 `score < min_score` | 提升 score 至 `CLUSTER_RESCUE_FLOOR` | q003: 0.0034 → 0.06 |
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|
| **B — 截断丢失** | 切片不在 contexts 中（被 rerank top_k 截断） | 从 `_bm25_top3` 备份注入新 context | q014: 不在 → 注入 score=0.06 |
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|
**保护机制**：
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|
- 仅救援 BM25 rank ≤ 3 的切片（top-3 是精确关键词匹配的强信号）
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|
- 救援分数固定为 `CLUSTER_RESCUE_FLOOR`（0.06），不会高于 rerank 正常通过的切片
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|
- 匹配使用 `meta.chunk_id`（不带 collection 前缀），与 BM25 top3 的 `id` 字段匹配
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**数据来源**：`_bm25_top3` 由 `engine.search_knowledge` 在 BM25 搜索后保存，格式为：
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```python
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[{'id': '1.docx_14', 'doc': '...', 'meta': {...}, 'bm25_score': 12.4, 'rank': 1}, ...]
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|
```
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### 8.2 词法匹配救援 `_rescue_lexical_match`
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**触发条件**：
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- contexts 非空且 retrieval_query 非空
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- 清理后查询长度 ≥ 2
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- 能提取 bigram
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**保底分数**：`CLUSTER_RESCUE_FLOOR = 0.06`
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**Phase 1 — 词法匹配救援**：
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1. 清理查询（去除 markdown 格式和标点）
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2. 提取查询 bigram 集合（连续两字组）
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3. 对每个 `score < min_score` 的切片，计算 bigram 命中率
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4. 命中率 > 0.35 → 提升 score 至 `max(原score, CLUSTER_RESCUE_FLOOR)`
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|
5. 记录被救援的 `(source, chunk_index)` 作为种子
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**Phase 2 — 邻居救援**：
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- 对每个词法匹配救援的种子，同时救援同 source 下 `chunk_index` 后续 8 个相邻切片
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|
- 目的：枚举类问题的 header 切片被救援后，其后续子条目也应被保留
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### 8.3 章节聚类救援 `_rescue_section_cluster`
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**触发条件**：
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- `SECTION_CLUSTER_RESCUE_ENABLED = True`
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- 存在"全灭 section"：某 section 的成员数 ≥ `CLUSTER_MIN_MEMBERS`（= 3），类型多样性 ≥ `CLUSTER_MIN_TYPES`（= 2），且所有成员 score < min_score
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**保底分数**：`CLUSTER_RESCUE_FLOOR = 0.06`
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**处理逻辑**：
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1. 按 `(source, normalized_section)` 分组
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2. 检测"全灭 section"：所有成员 score < min_score
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3. 计算聚类强度 = 成员数 × 类型多样性 × (1 + 查询匹配度)
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4. 按强度降序，救援 top `CLUSTER_MAX_SECTIONS`（= 3）个 section
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5. 每个 section 最多救援 `CLUSTER_MAX_RESCUE_PER_SECTION`（= 6）个切片
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### 8.4 引擎层 vs 路由层的双层保护
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| 维度 | 引擎层 `_section_cluster_boost` | 路由层 `_rescue_section_cluster` |
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|------|-------------------------------|-------------------------------|
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| 执行时机 | Rerank 后、扩展前 | min_score 过滤前 |
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| 提升方式 | 修改 distances | 修改 contexts score |
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| 保底分数 | `CLUSTER_SEED_FLOOR = 0.35`（dist=0.65） | `CLUSTER_RESCUE_FLOOR = 0.06` |
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|
| 覆盖范围 | 聚类切片在 rerank 之前就能被后续步骤看到 | 最终安全网，确保不遗漏 |
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||||||
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||||||
|
> **设计意图**：引擎层提升分数较高（0.35 对应 dist=0.65），使得这些切片能在后续的扩展步骤中被当作种子。路由层是最终安全网，分数较低（0.06）仅确保通过 min_score 过滤。
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## 九、图片召回与选择
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### 9.1 独立图片检索（P0 通道）
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图片/图表切片走独立检索通道，不被文本切片挤占名额：
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```python
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|
image_recall_k = max(5, top_k // 2) # 图片独立召回数量
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image_results = _search_image_chunks(query_vector, image_recall_k, where_filter)
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||||||
|
```
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|
- 仅检索 `chunk_type` 为 `image`、`chart`、`table` 的切片
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|
- 多知识库模式下对每个 collection 分别调用
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|
- 图片结果与文本结果通过 `_merge_results()` 合并
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### 9.2 图片相关性提升（Boost）
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|
在路由层对图片/图表切片做相关性评估：
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|
- **编号匹配**：查询提到"图2.1"且图片 caption 匹配 → boost_factor = 2.0
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|
- **语义重叠**：caption 与查询有足够字符重叠 → boost_factor = 1.5
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|
- Boost 以 `_image_boost` 标记记录在 metadata 中，不改变排序
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### 9.3 图片选择（`select_images`）
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从召回结果中筛选最终展示给 LLM 的图片：
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|
1. 动态预算：精确查图 2 张，有图片数据 5 张，有引用 3 张，默认 2 张
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|
2. 对有 `image_path` 的切片用 `score_image_relevance` 打分
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|
3. VLM 相关性筛选 + 章节关联检测 + 图号/表号匹配加分
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||||||
|
4. 按分数降序取 top `MAX_IMAGES`
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### 9.4 图片后置过滤
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|
LLM 生成回答后，用回答内容反向过滤图片：
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- 提取回答关键词
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- 检查每张图片描述与回答关键词的重叠度
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- 超过阈值的保留；兜底：若全部被过滤则保留最高分 1 张
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---
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|
## 十、返回格式与溯源信息
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### 10.1 SSE 事件序列
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| 事件类型 | 说明 |
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|---------|------|
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|
| `intent_result` | 意图分析结果（仅 dev） |
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|
| `retrieval_debug` | 检索管线调试信息（仅 dev） |
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||||||
|
| `start` | 开始生成 |
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||||||
|
| `sources` | 检索来源列表 |
|
||||||
|
| `chunks_retrieved` | 召回切片详情（仅 dev） |
|
||||||
|
| `section_cluster_rescue` | 章节聚类救援（仅 dev） |
|
||||||
|
| `chunk` | 每个 token（流式） |
|
||||||
|
| `finish` | 完成事件（含完整回答和元数据） |
|
||||||
|
|
||||||
|
### 10.2 来源信息（sources）
|
||||||
|
|
||||||
|
```json
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||||||
|
{
|
||||||
|
"source": "文件名.docx",
|
||||||
|
"page": 12,
|
||||||
|
"page_end": 14,
|
||||||
|
"page_range": "12-14",
|
||||||
|
"section": "第三章 > 第二节 > 小节名",
|
||||||
|
"chunk_type": "text",
|
||||||
|
"doc_type": "word",
|
||||||
|
"section_chunk_id": 5,
|
||||||
|
"score": 0.892
|
||||||
|
}
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
### 10.3 引用格式（citations）
|
||||||
|
|
||||||
|
`_attach_citations()` 自动插入 `[ref:chunk_id]` 标记：
|
||||||
|
|
||||||
|
```
|
||||||
|
根据相关规定，安全检查应包括以下几个方面[ref:3.docx_154]...
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 十一、配置项完整列表
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||||||
|
|
||||||
|
### 检索管线配置
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||||||
|
|
||||||
|
| 配置项 | 默认值 | 作用 | 状态 |
|
||||||
|
|-------|--------|------|------|
|
||||||
|
| `USE_MULTI_KB` | `True` | 多向量库模式 | ✅ 活跃 |
|
||||||
|
| `USE_HYBRID_SEARCH` | `True` | 向量+BM25混合检索 | ✅ 活跃 |
|
||||||
|
| `USE_RERANK` | `True` | Rerank 重排 | ✅ 活跃 |
|
||||||
|
| `RERANK_CANDIDATES` | `20` | Rerank 候选数 | ✅ 活跃 |
|
||||||
|
| `RERANK_CONTEXT_MIN_SCORE` | `0.05` | 路由层最低分数阈值 | ✅ 活跃 |
|
||||||
|
| `RERANK_BACKEND` | `"local"` | local/cloud/fallback | ✅ 活跃 |
|
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|
| `RERANK_USE_ONNX` | env("true") | ONNX 加速 | ✅ 活跃 |
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| `DYNAMIC_RRF_ENABLED` | `True` | 动态 RRF 权重 | ✅ 活跃 |
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| `RRF_K` | `60` | RRF 常数 | ✅ 活跃 |
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| `MMR_ENABLED` | `True` | MMR 去重 | ✅ 活跃 |
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| `MMR_USE_EMBEDDING` | env("false") | 高精度/轻量版 | ✅ 活跃 |
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| `MMR_TOP_K` | `30` | MMR 保留数量 | ✅ 活跃 |
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| `MMR_LAMBDA` | `0.5` | 相关性vs多样性 | ✅ 活跃 |
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| `ENUM_QUERY_MMR_LAMBDA` | `0.85` | 枚举查询 lambda | ✅ 活跃 |
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| `QUERY_EXPANSION_ENABLED` | `True` | 查询扩展 | ⚠️ 构建但未用于多查询 |
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| `SECTION_FILTER_ENABLED` | `True` | 章节过滤 | ✅ 活跃 |
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| `ADAPTIVE_TOPK_ENABLED` | `True` | 自适应 TopK | ⚠️ RRF+Rerank 后被跳过（bug） |
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| `CONTEXT_EXPANSION_ENABLED` | `True` | 上下文扩展 | ✅ 活跃 |
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| `CONTEXT_EXPANSION_BEFORE` | `1` | 向前扩展数 | ✅ 活跃 |
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| `CONTEXT_EXPANSION_AFTER` | `8` | 向后扩展数 | ✅ 活跃 |
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| `CONTEXT_EXPANSION_MAX_CHUNKS` | `50` | 最大扩展总数 | ✅ 活跃 |
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| `SECTION_CLUSTER_BOOST_ENABLED` | `True` | 引擎层聚类提升 | ✅ 活跃 |
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| `SECTION_CLUSTER_RESCUE_ENABLED` | `True` | 路由层聚类救援 | ✅ 活跃 |
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| `BM25_DIVERGENCE_RESCUE_ENABLED` | `True` | BM25 分歧救援 | ✅ 活跃 |
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| `BM25_DIVERGENCE_MAX_RANK` | `3` | 救援 BM25 排名阈值 | ✅ 活跃 |
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| `RAG_SEARCH_TOP_K` | `30` | 传给 search_hybrid 的 top_k | ✅ 活跃 |
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| `RAG_SEARCH_CANDIDATES` | `100` | 传给 search_hybrid 的 candidates | ❌ 不传递给 engine |
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| `ENABLE_WEB_SEARCH` | `False` | 网络搜索 | ❌ 预留接口，未实现 |
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| `VECTOR_WEIGHT` / `BM25_WEIGHT` | `0.5` | 静态 RRF 权重 | ⚠️ 动态 RRF 启用时被覆盖 |
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### 缓存配置
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| 配置项 | 默认值 | 作用 | 状态 |
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|-------|--------|------|------|
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| `QUERY_CACHE_ENABLED` | `True` | 查询缓存 | ✅ 活跃 |
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| `EMBEDDING_CACHE_ENABLED` | `True` | Embedding 缓存 | ✅ 活跃 |
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| `RERANK_CACHE_ENABLED` | `True` | Rerank 分数缓存 | ✅ 活跃 |
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| `SEMANTIC_CACHE_ENABLED` | `True` | 语义缓存 | ✅ 活跃 |
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### 聚类/救援配置
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| 配置项 | 默认值 | 作用 | 状态 |
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|-------|--------|------|------|
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| `CLUSTER_MIN_MEMBERS` | `3` | 触发聚类最小成员数 | ✅ 活跃 |
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| `CLUSTER_MIN_TYPES` | `2` | 触发聚类最小类型数 | ✅ 活跃 |
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| `CLUSTER_SEED_FLOOR` | `0.35` | 引擎层聚类提升阈值 | ✅ 活跃 |
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| `CLUSTER_RESCUE_FLOOR` | `0.06` | 路由层救援保底分数 | ✅ 活跃 |
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| `CLUSTER_MAX_BOOST_PER_SECTION` | `8` | 引擎层每 section 最大提升数 | ✅ 活跃 |
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| `CLUSTER_MAX_SECTIONS` | `3` | 全局最大提升 section 数 | ✅ 活跃 |
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| `CLUSTER_MAX_RESCUE_PER_SECTION` | `6` | 路由层每 section 最大救援数 | ✅ 活跃 |
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| `CLUSTER_SECTION_PREFIX_LEVELS` | `1` | section 归一化层级 | ✅ 活跃 |
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### LLM 预算配置
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| 配置项 | 默认值 | 作用 | 状态 |
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|-------|--------|------|------|
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| `MAX_LLM_CALLS_PER_QUERY` | `2` | 每查询 LLM 调用上限 | ⚠️ 仅 llm_budget.py 使用（模块未集成到主流程） |
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| `MAX_QUERY_REWRITES` | `1` | 查询改写上限 | ⚠️ 同上 |
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## 十二、单/多知识库路径说明
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### 12.1 当前配置
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`USE_MULTI_KB = True`（硬编码在 `config.py`）
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**效果**：`search_knowledge` 在第 612 行直接分支到 `_search_multi_kb()`，跳过第 628-811 行的单知识库路径。
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### 12.2 两条路径对比
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| 维度 | 单知识库路径 | 多知识库路径 |
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|------|------------|------------|
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| 向量库 | `self.collection` | `self.kb_manager.get_collection(coll_name)` |
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| BM25 | `self.bm25_index`（core/bm25_index.py） | `kb_manager.get_bm25_index(coll_name)`（knowledge/base.py） |
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| 并发 | 无 | `ThreadPoolExecutor` 并行查各库 |
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| RRF 权重 | `[VECTOR_WEIGHT, BM25_WEIGHT]` | `[vector_w, bm25_w, ...]` 交替 |
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| ID 前缀 | 无 | 带 collection 前缀 |
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| 安全过滤 | ChromaDB where 过滤 | source 过滤 |
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### 12.3 单知识库路径保留原因
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- 逻辑与多知识库路径对称，作为回退方案
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- 小规模部署可能不需要多知识库
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- `self.bm25_index`（core/bm25_index.py）仅在此路径使用
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### 12.4 独立检索路径
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`knowledge/search.py` 的 `SearchMixin` 和 `SearchResult` 是独立于 engine 的检索路径：
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- 被 `knowledge/router.py` 使用（知识库路由推荐功能）
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- **不走 engine 主流程**
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- 返回 `SearchResult` dataclass（扁平列表格式），与 engine 的 ChromaDB 格式不兼容
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