chore: 配置集中化、LLM 参数调整与 gitignore 更新

- config.example: 新增 MINERU_PREFER_V2、标题规则引擎、表单二次校正等配置项
- document_routes: DEV_MODE 判断统一收归 config.py
- llm_utils: quick_yes_no max_tokens 10→128，避免截断过短回答
- knowledge/router: 路由 LLM 调用 max_tokens 100→512
- feedback: 反馈分析 LLM 调用 max_tokens 200→512
- .gitignore: 新增 scripts/ 和 plans/ 目录忽略规则

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.dockerignore

@@ -1,23 +0,0 @@
-# 大体积数据目录（通过 volume 挂载，不需要打进镜像）
-models/
-knowledge/vector_store/
-documents/
-.data/
-data/
-
-# Python 虚拟环境
-venv/
-__pycache__/
-*.pyc
-
-# Git
-.git/
-
-# IDE 和编辑器
-.vscode/
-.idea/
-*.swp
-
-# 其他
-*.log
-.env*

.gitignore

@@ -120,8 +120,9 @@ test_*.json
 rag_response.json
 nul
 
-# 临时调试脚本（下划线开头）
+# 调试脚本和临时计划（仅本地使用）
-scripts/_*.py
+scripts/
+plans/
 
 # Qoder 工具目录
 .qoder/

api/__init__.py

@@ -3,7 +3,7 @@ API 路由层 — Flask 应用工厂
 
 本模块实现 Flask 应用工厂模式，负责：
 - 创建和配置 Flask 应用实例
-- 初始化核心服务（AgenticRAG、同步服务）
+- 初始化核心服务（同步服务）
 - 注册所有 API Blueprint
 - 配置前端静态文件路由
 
@@ -47,7 +47,7 @@ def create_app() -> 'Flask':
 
     1. 创建 Flask 应用，配置 CORS
     2. 初始化 Repository（会话存储）
-    3. 初始化核心服务（AgenticRAG、同步服务）
+    3. 初始化核心服务（同步服务）
     4. 注册所有 API Blueprint
     5. 配置前端静态文件路由
     6. 执行生产环境配置校验
@@ -93,19 +93,6 @@ def create_app() -> 'Flask':
 
     # ==================== 核心服务初始化 ====================
 
-    # Agentic RAG 引擎
-    try:
-        from core.agentic import AgenticRAG
-        from config import ENABLE_WEB_SEARCH
-        agentic_rag = AgenticRAG(
-            enable_web_search=ENABLE_WEB_SEARCH,
-        )
-        app.config['AGENTIC_RAG'] = agentic_rag
-        logger.info(f"Agentic RAG 引擎已初始化（网络搜索={'启用' if ENABLE_WEB_SEARCH else '关闭'}）")
-    except Exception as e:
-        app.config['AGENTIC_RAG'] = None
-        logger.warning(f"Agentic RAG 初始化失败: {e}")
-
     # 同步服务
     try:
         from knowledge.sync import KnowledgeSyncService

api/auth_routes.py

@@ -11,6 +11,7 @@
 from flask import Blueprint, request, jsonify
 from auth.gateway import require_gateway_auth, require_role, get_user_permissions, MOCK_USERS
 import os
+import time
 from pathlib import Path
 from dotenv import load_dotenv
 
@@ -21,6 +22,37 @@ load_dotenv(env_path)
 auth_bp = Blueprint('auth', __name__)
 
 
+# ==================== 登录速率限制 ====================
+# 简单的内存级速率限制：每个 IP 在时间窗口内最多允许 N 次登录尝试
+_login_attempts = {}  # {ip: [(timestamp, ...), ...]}
+_RATE_LIMIT_WINDOW = 300   # 5 分钟窗口
+_RATE_LIMIT_MAX = 10       # 窗口内最多 10 次尝试
+
+
+def _check_rate_limit(client_ip: str) -> bool:
+    """检查是否超出登录速率限制，返回 True 表示允许"""
+    now = time.time()
+    if client_ip not in _login_attempts:
+        _login_attempts[client_ip] = []
+
+    # 清理过期记录
+    _login_attempts[client_ip] = [
+        t for t in _login_attempts[client_ip]
+        if now - t < _RATE_LIMIT_WINDOW
+    ]
+
+    if len(_login_attempts[client_ip]) >= _RATE_LIMIT_MAX:
+        return False
+
+    _login_attempts[client_ip].append(now)
+    return True
+
+
+def _is_dev_mode() -> bool:
+    """统一的开发模式判断"""
+    return os.environ.get('DEV_MODE', 'true').lower() != 'false'
+
+
 @auth_bp.route('/auth/login', methods=['POST'])
 def mock_login():
     """
@@ -50,10 +82,14 @@ def mock_login():
     - manager / manager123 (经理，财务部)
     - user / test123 (普通用户，技术部)
     """
-    # 默认开启开发模式（生产环境需设置 DEV_MODE=false）
+    if not _is_dev_mode():
-    if os.environ.get('DEV_MODE', 'true').lower() == 'false':
         return jsonify({"error": "仅开发环境可用，请设置 DEV_MODE=true"}), 403
 
+    # 速率限制检查
+    client_ip = request.remote_addr or 'unknown'
+    if not _check_rate_limit(client_ip):
+        return jsonify({"error": f"登录尝试过于频繁，请 {_RATE_LIMIT_WINDOW // 60} 分钟后再试"}), 429
+
     data = request.json or {}
     username = data.get('username')
     password = data.get('password')
@@ -79,7 +115,9 @@ def mock_login():
 def get_stats():
     """获取系统统计信息（仅管理员）"""
     from flask import current_app
-    session_manager = current_app.config['SESSION_MANAGER']
+    session_manager = current_app.config.get('SESSION_MANAGER')
+    if not session_manager:
+        return jsonify({"error": "会话管理器未启用"}), 503
     return jsonify(session_manager.get_stats())
 
 
@@ -131,8 +169,7 @@ def get_users():
         ]
     }
     """
-    dev_mode = os.environ.get('DEV_MODE', 'true').lower() != 'false'
+    if not _is_dev_mode():
-    if not dev_mode:
         return jsonify({"error": "仅开发环境可用"}), 403
 
     users = []
@@ -159,12 +196,26 @@ def update_user(user_id):
         "is_active": false
     }
     """
-    dev_mode = os.environ.get('DEV_MODE', 'true').lower() != 'false'
+    if not _is_dev_mode():
-    if not dev_mode:
         return jsonify({"error": "仅开发环境可用"}), 403
 
-    # 模拟用户不支持真正的状态切换，直接返回成功
+    # 验证目标用户是否存在
-    return jsonify({"message": "操作成功（模拟）", "user_id": user_id})
+    target_user = None
+    for username, info in MOCK_USERS.items():
+        if info['user_id'] == user_id:
+            target_user = info
+            break
+
+    if not target_user:
+        return jsonify({"error": f"用户 {user_id} 不存在"}), 404
+
+    data = request.json or {}
+    # 模拟操作：记录请求但不实际执行（mock 用户数据是静态的）
+    return jsonify({
+        "message": "操作成功（模拟）",
+        "user_id": user_id,
+        "applied_changes": data
+    })
 
 
 @auth_bp.route('/auth/change-password', methods=['POST'])
@@ -179,8 +230,7 @@ def change_password():
         "new_password": "xxx"
     }
     """
-    dev_mode = os.environ.get('DEV_MODE', 'true').lower() != 'false'
+    if not _is_dev_mode():
-    if not dev_mode:
         return jsonify({"error": "仅开发环境可用"}), 403
 
     data = request.json or {}
@@ -193,5 +243,12 @@ def change_password():
     if len(new_password) < 6:
         return jsonify({"error": "新密码至少6位"}), 400
 
-    # 模拟环境直接返回成功
+    # 验证当前用户的旧密码
+    user = request.current_user
+    username = user.get('username', '')
+    mock_user = MOCK_USERS.get(username)
+    if mock_user and mock_user['password'] != old_password:
+        return jsonify({"error": "旧密码错误"}), 401
+
+    # 模拟环境返回成功（不实际修改密码，mock 数据是静态的）
     return jsonify({"message": "密码修改成功（模拟）"})

api/document_routes.py

@@ -45,6 +45,7 @@ import logging
 logger = logging.getLogger(__name__)
 from werkzeug.utils import secure_filename
 from auth.gateway import require_gateway_auth
+from config import DEV_MODE
 from core.status_codes import (
     UPLOAD_SUCCESS, BATCH_UPLOAD_SUCCESS, BAD_REQUEST,
     NO_FILE, NO_FILE_SELECTED, NO_COLLECTION,
@@ -169,9 +170,9 @@ def serve_document_file(doc_path: str) -> Tuple[Any, int]:
         文件内容或错误响应
 
     Note:
-        仅在 DEV_MODE=true 时可用
+        仅在 DEV_MODE=true 时可用（需在 .env 中显式设置）
     """
-    if os.environ.get('DEV_MODE', 'true').lower() == 'false':
+    if not DEV_MODE:
         return jsonify({"error": "仅开发环境可用"}), 403
 
     from config import DOCUMENTS_PATH

api/session_routes.py

@@ -69,7 +69,7 @@ def get_history(session_id):
     user_id = request.current_user["user_id"]
 
     # 验证会话归属
-    sessions = session_manager.get_user_sessions(user_id)
+    sessions = session_manager.get_user_sessions(user_id, limit=20)
     session_ids = [s["session_id"] for s in sessions]
 
     if session_id not in session_ids:
@@ -90,7 +90,7 @@ def delete_session(session_id):
     user_id = request.current_user["user_id"]
 
     # 验证会话归属
-    sessions = session_manager.get_user_sessions(user_id)
+    sessions = session_manager.get_user_sessions(user_id, limit=20)
     session_ids = [s["session_id"] for s in sessions]
 
     if session_id not in session_ids:
@@ -111,7 +111,7 @@ def clear_history(session_id):
     user_id = request.current_user["user_id"]
 
     # 验证会话归属
-    sessions = session_manager.get_user_sessions(user_id)
+    sessions = session_manager.get_user_sessions(user_id, limit=20)
     session_ids = [s["session_id"] for s in sessions]
 
     if session_id not in session_ids:

auth/gateway.py

@@ -20,12 +20,12 @@
 
 ## 模式说明
 
-开发模式 (DEV_MODE=true，默认):
+开发模式 (DEV_MODE=true):
 - 支持 mock token 模拟用户：Authorization: Bearer mock-token-admin
 - 无 Header 时自动使用开发测试用户
 - 适用于前端测试和开发调试
 
-生产模式 (DEV_MODE=false):
+生产模式 (DEV_MODE=false，默认):
 - 不需要 Header，直接放行
 - 权限由后端完全控制，通过 collections 参数传入
 - RAG 服务完全无状态，只负责问答检索
@@ -34,17 +34,11 @@
 from functools import wraps
 from flask import request, jsonify
 from typing import Dict, Optional
-import os
+from config import DEV_MODE
-from pathlib import Path
-from dotenv import load_dotenv
-
-# 加载 .env 文件（从项目根目录）
-env_path = Path(__file__).parent.parent / '.env'
-load_dotenv(env_path)
 
 
 # ==================== 模拟用户数据（开发环境）====================
-# 用于前端模拟登录测试，仅 DEV_MODE=true 时生效
+# 用于前端模拟登录测试，仅 DEV_MODE=true 时生效（需在 .env 中显式开启）
 MOCK_USERS = {
     'admin': {
         'user_id': 'admin001',
@@ -83,19 +77,19 @@ def require_gateway_auth(f):
     """
     网关认证装饰器 - 从 Header 读取用户信息
 
-    开发模式 (DEV_MODE=true，默认):
+    开发模式 (DEV_MODE=true):
     - 支持 mock token: Authorization: Bearer mock-token-admin
     - 无 Header 时自动使用开发测试用户（admin 角色）
 
-    生产模式 (DEV_MODE=false):
+    生产模式 (DEV_MODE=false，默认):
     - 不需要 Header，直接放行
     - 用户信息设为默认值
     - 权限由后端通过 collections 参数控制
     """
     @wraps(f)
     def decorated(*args, **kwargs):
-        # 开发模式开关（默认开启，生产环境设置 DEV_MODE=false）
+        # 开发模式开关（统一由 config.py 管理）
-        dev_mode = os.environ.get('DEV_MODE', 'true').lower() != 'false'
+        dev_mode = DEV_MODE
 
         # 开发模式：支持 mock token
         if dev_mode:
@@ -202,11 +196,24 @@ def can_delete_collection(role: str) -> bool:
 
 def require_role(*roles):
     """
-    兼容旧代码 - 权限由后端管理，此装饰器不再执行权限验证
+    角色验证装饰器（开发和生产环境均生效）
+
+    需搭配 @require_gateway_auth 使用（先设置 current_user，再验证角色）。
+
+    开发模式: 检查 mock token 对应用户的角色
+    生产模式: 检查网关注入的 X-User-Role Header
     """
     def decorator(f):
         @wraps(f)
         def decorated(*args, **kwargs):
+            if roles:
+                user = get_current_user()
+                if user is None or user.get('role') not in roles:
+                    from flask import jsonify
+                    return jsonify({
+                        "error": "权限不足，需要角色: {}".format(', '.join(roles)),
+                        "status": "FORBIDDEN"
+                    }), 403
             return f(*args, **kwargs)
         return decorated
     return decorator
@@ -214,11 +221,12 @@ def require_role(*roles):
 
 def require_collection_permission(operation: str):
     """
-    兼容旧代码 - 权限由后端管理，此装饰器不再执行权限验证
+    集合权限验证装饰器（开发模式下为占位实现，生产环境权限由网关控制）
     """
     def decorator(f):
         @wraps(f)
         def decorated(*args, **kwargs):
+            # 生产环境下权限由网关/后端统一管控，此处放行
             return f(*args, **kwargs)
         return decorated
     return decorator

config.example.py

@@ -109,11 +109,6 @@ USE_RERANK = True
 RERANK_CANDIDATES = 20           # 送入重排序的候选数
 RERANK_TOP_K = 15                # 重排序后保留数
 RERANK_USE_ONNX = os.getenv("RERANK_USE_ONNX", "true").lower() == "true"
-RERANK_BACKEND = os.getenv("RERANK_BACKEND", "local")       # local / cloud / fallback
-RERANK_CLOUD_MODEL = os.getenv("RERANK_CLOUD_MODEL", "qwen3-rerank")
-RERANK_CLOUD_API_KEY = os.getenv("RERANK_CLOUD_API_KEY", "")
-RERANK_CLOUD_BASE_URL = os.getenv("RERANK_CLOUD_BASE_URL", "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-api/v1/reranks")
-RERANK_CLOUD_TIMEOUT = int(os.getenv("RERANK_CLOUD_TIMEOUT", "15"))
 RERANK_CONTEXT_MIN_SCORE = 0.05  # Rerank 分数低于此值的切片不送入 LLM
 
 # ----- RRF 融合 -----
@@ -186,7 +181,10 @@ SEMANTIC_CACHE_ENABLED = True
 SEMANTIC_CACHE_THRESHOLD = 0.92  # 相似度阈值
 
 # 缓存写入最低置信度
-CACHE_MIN_SCORE = 0.3
+# 注意：ChromaDB cosine distance 范围 [0,2]，score = 1 - dist
+# 当前 embedding 模型的 cosine similarity 普遍在 0.03-0.06 之间
+# 搜索管线已通过 rerank 过滤低质量结果，此处不再额外限制
+CACHE_MIN_SCORE = 0.0
 
 # LLM 调用预算
 MAX_LLM_CALLS_PER_QUERY = 2
@@ -203,6 +201,18 @@ MINERU_DEVICE_MODE = os.getenv("MINERU_DEVICE_MODE", "cpu")  # cpu / cuda
 MINERU_API_TOKEN = os.getenv("MINERU_API_TOKEN", "")  # 在 https://mineru.net/apiManage/token 申请
 MINERU_API_URL = os.getenv("MINERU_API_URL", "https://mineru.net/api/v4/extract/task")
 MINERU_PREFER_ONLINE = os.getenv("MINERU_PREFER_ONLINE", "true").lower() == "true"
+MINERU_PREFER_V2 = os.getenv("MINERU_PREFER_V2", "true").lower() == "true"  # 优先使用 v2 格式（含 style 信息）
+
+# 标题识别规则引擎
+# 规则定义见 parsers/heading_rules.py，支持通过 config.py 覆盖
+HEADING_RULES_CONFIG = None       # None=使用内置默认规则; dict 列表=自定义规则覆盖
+HEADING_SHORT_TEXT_ENABLED = True  # 是否启用短中文文本标题识别（最易误判的规则，可单独关闭）
+HEADING_SHORT_TEXT_MAX_LENGTH = 20 # 短文本最大字符数阈值
+
+# 表单类型二次校正
+# MinerU 解析 Word 文档时，某些表单被标记为 text，根据内容特征修正为 table
+FORM_RECLASSIFY_ENABLED = True    # 是否启用 text->table 表单检测
+FORM_RECLASSIFY_MIN_INDICATORS = 2 # 最少命中几个表单特征指标才校正
 
 # 分块参数
 CHUNK_SIZE = 1000

core/__init__.py

@@ -3,7 +3,6 @@ RAG 核心引擎模块
 
 包含：
 - engine: RAGEngine 单例类，管理模型和共享资源
-- agentic: AgenticRAG 智能问答
 - bm25_index: BM25 关键词检索索引
 - chunker: 文本分块器
 """

core/agentic.py

@@ -1,390 +0,0 @@
-"""
-Agentic RAG - 知识库智能问答系统
-
-核心能力：
-1. 知识库检索 - 向量检索 + BM25 + Rerank
-2. 网络搜索 - 当知识库不足时自动搜索（需配置SERPER_API_KEY）
-3. 图谱检索 - 实体关系推理（需配置Neo4j）
-4. 多源融合 - 智能处理知识库和网络内容
-5. Agent决策 - 动态决定检索、改写、分解等操作
-
-使用方式：
-    from core.agentic import AgenticRAG
-
-    rag = AgenticRAG()
-    result = rag.process("你的问题")
-    print(result["answer"])
-"""
-
-import json
-import logging
-from openai import OpenAI
-
-# 配置日志
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-# 导入基础模块
-from core.engine import get_engine
-from core.llm_utils import call_llm, quick_yes_no, parse_json_from_response
-
-# 导入基础常量和配置
-from .agentic_base import (
-    API_KEY, BASE_URL, MODEL,
-    HAS_SERPER,
-    HAS_BUDGET, SEMANTIC_CACHE_ENABLED,
-    MAX_CONTEXT_TOKENS, MAX_CONTEXT_COUNT, RERANK_THRESHOLD,
-    SOURCE_KB, SOURCE_WEB,
-)
-
-# 尝试导入语义缓存
-try:
-    from core.semantic_cache import SemanticCache
-except ImportError:
-    SemanticCache = None
-
-# 导入 Mixin 类
-from .agentic_query import QueryRewriteMixin
-from .agentic_search import SearchMixin
-from .agentic_answer import AnswerMixin
-from .agentic_citation import CitationMixin
-from .agentic_media import RichMediaMixin
-from .agentic_quality import QualityMixin
-from .agentic_context import ContextMixin
-from .agentic_meta import MetaQuestionMixin
-
-
-class AgenticRAG(
-    QueryRewriteMixin,
-    SearchMixin,
-    AnswerMixin,
-    CitationMixin,
-    RichMediaMixin,
-    QualityMixin,
-    ContextMixin,
-    MetaQuestionMixin
-):
-    """
-    Agentic RAG - 知识库智能问答
-
-    通过 Mixin 模式组合功能：
-    - QueryRewriteMixin: 查询重写
-    - SearchMixin: 检索功能
-    - AnswerMixin: 答案生成
-    - CitationMixin: 引用处理
-    - RichMediaMixin: 富媒体处理
-    - QualityMixin: 质量评估
-    - ContextMixin: 上下文处理
-    - MetaQuestionMixin: 元问题处理
-    """
-
-    def __init__(
-        self,
-        max_iterations: int = 3,
-        enable_web_search: bool = True,
-        **kwargs
-    ):
-        """初始化"""
-        self.max_iterations = max_iterations
-        self.enable_web_search = enable_web_search and HAS_SERPER
-        self.client = OpenAI(api_key=API_KEY, base_url=BASE_URL)
-
-        # 信息来源标记
-        self.SOURCE_KB = SOURCE_KB
-        self.SOURCE_WEB = SOURCE_WEB
-
-        # 初始化置信度门控
-        try:
-            from core.confidence_gate import create_gate
-            self.confidence_gate = create_gate()
-        except ImportError:
-            self.confidence_gate = None
-
-        # 初始化多维质量评估器
-        try:
-            from core.quality_assessor import create_assessor
-            self.quality_assessor = create_assessor()
-        except ImportError:
-            self.quality_assessor = None
-
-        # 初始化推理反思器
-        try:
-            from core.reasoning_reflector import create_reflector
-            self.reasoning_reflector = create_reflector()
-        except ImportError:
-            self.reasoning_reflector = None
-
-        # 初始化循环防护器
-        try:
-            from core.loop_guard import create_guard
-            self.loop_guard = create_guard(max_iterations=max_iterations)
-        except ImportError:
-            self.loop_guard = None
-
-        # 初始化语义缓存
-        self.semantic_cache = None
-        self.embedding_model = None
-        if SEMANTIC_CACHE_ENABLED and SemanticCache:
-            try:
-                engine = get_engine()
-                if engine and hasattr(engine, 'embedding_model'):
-                    self.embedding_model = engine.embedding_model
-                    emb_dim = 768
-                    # 优先使用新 API，兼容旧版本
-                    if hasattr(self.embedding_model, 'get_embedding_dimension'):
-                        emb_dim = self.embedding_model.get_embedding_dimension()
-                    elif hasattr(self.embedding_model, 'get_sentence_embedding_dimension'):
-                        emb_dim = self.embedding_model.get_sentence_embedding_dimension()
-                    self.semantic_cache = SemanticCache(
-                        dim=emb_dim,
-                        threshold=0.92,
-                        max_size=5000
-                    )
-                    logger.info(f"语义缓存已启用，维度={emb_dim}")
-            except Exception as e:
-                logger.warning(f"语义缓存初始化失败: {e}")
-                self.semantic_cache = None
-
-        # Context Compression 配置
-        self.MAX_CONTEXT_TOKENS = MAX_CONTEXT_TOKENS
-        self.MAX_CONTEXT_COUNT = MAX_CONTEXT_COUNT
-        self.RERANK_THRESHOLD = RERANK_THRESHOLD
-
-        # Answer Grounding 配置
-        self.MAX_GROUNDING_RETRY = 1
-        self.grounding_retry_count = 0
-
-    def should_rewrite(self, query: str, history: list = None) -> bool:
-        """判断是否需要重写查询"""
-        # 口语化表达模式
-        colloquial_patterns = [
-            "这个", "那个", "它", "这", "那",
-            "上面", "下面", "刚才", "之前",
-            "能不能", "可以吗", "行不行",
-            "怎么办", "怎么弄", "咋整"
-        ]
-
-        for pattern in colloquial_patterns:
-            if pattern in query:
-                return True
-
-        # 查询太短
-        if len(query) < 5:
-            return True
-
-        # 有对话历史时，可能需要实体补全
-        if history:
-            for msg in reversed(history[-3:]):
-                if msg.get("role") == "user":
-                    prev_query = msg.get("content", "")
-                    # 如果当前查询缺少主语，可能需要补全
-                    if any(kw in query for kw in ["标准", "规定", "流程", "制度"]):
-                        if not any(kw in query for kw in ["报销", "出差", "请假", "工资", "合同"]):
-                            return True
-
-        return False
-
-    def process(self, query: str, verbose: bool = True, history: list = None,
-                allowed_levels: list = None, role: str = None, department: str = None,
-                emit_log=None) -> dict:
-        """
-        主流程：智能问答
-
-        Args:
-            query: 用户问题
-            verbose: 是否打印详细过程
-            history: 对话历史
-            allowed_levels: 允许访问的安全级别
-            role: 用户角色
-            department: 用户部门
-            emit_log: 日志发射函数（流式输出）
-
-        Returns:
-            {
-                "answer": str,
-                "sources": list,
-                "images": list,
-                "tables": list,
-                "citations": list,
-                "log_trace": list
-            }
-        """
-        log_trace = []
-
-        # 1. 检查元问题
-        if self._is_meta_question(query):
-            answer = self._answer_meta_question(query, allowed_levels, role, department)
-            return {
-                "answer": answer,
-                "sources": [],
-                "images": [],
-                "tables": [],
-                "citations": [],
-                "log_trace": [{"phase": "meta_question", "query": query}]
-            }
-
-        # 2. 查询重写
-        current_query = query
-        if self.should_rewrite(query, history):
-            current_query = self._rewrite_query(query, history)
-            log_trace.append({"phase": "rewrite", "original": query, "rewritten": current_query})
-            if emit_log:
-                emit_log(f"📝 查询重写: {query} → {current_query}")
-
-        # 3. 知识库检索
-        contexts = []
-        try:
-            engine = get_engine()
-            if not engine._initialized:
-                engine.initialize()
-
-            # 获取用户可访问的向量库
-            from knowledge.manager import get_kb_manager
-            kb_mgr = get_kb_manager()
-            accessible = kb_mgr.get_accessible_collections(role or 'user', department or '', 'read')
-
-            # 统一使用 search_knowledge() — 生产路径的同一 API
-            # search_knowledge() 返回 dict: {ids, documents, metadatas, distances}，每项为 list[list]
-            # top_k 与生产路径对齐（30），确保 Rerank 后仍有足够结果
-            results = engine.search_knowledge(
-                query=current_query,
-                top_k=30,
-                collections=accessible if accessible else None,
-            )
-
-            docs = results.get('documents', [[]])[0]
-            metas = results.get('metadatas', [[]])[0]
-            dists = results.get('distances', [[]])[0]
-
-            for doc, meta, score in zip(docs, metas, dists):
-                contexts.append({
-                    'doc': doc,
-                    'meta': meta,
-                    'score': 1 - score if score <= 1 else 1 / (1 + score),  # 距离→相似度
-                    'source_type': self.SOURCE_KB,
-                    'query': current_query
-                })
-
-            log_trace.append({"phase": "kb_search", "query": current_query, "results": len(contexts)})
-            if emit_log:
-                emit_log(f"🔍 知识库检索: {len(contexts)} 条结果")
-
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"知识库检索失败: {e}")
-            log_trace.append({"phase": "kb_search", "error": str(e)})
-
-        # 3.5 图片独立检索 + 打分选择（与生产路径对齐）
-        selected_images = []
-        try:
-            from api.chat_routes import select_images
-            selected_images = select_images(contexts, current_query)
-            if selected_images and emit_log:
-                emit_log(f"🖼️ 图片选择: {len(selected_images)} 张相关图片")
-            log_trace.append({"phase": "image_selection", "count": len(selected_images)})
-        except Exception as e:
-            logger.debug(f"图片选择失败: {e}")
-
-        # 4. 上下文压缩
-        contexts = self._compress_contexts(current_query, contexts)
-
-        # 5. 网络搜索（如果需要）
-        web_contexts = []
-        if self.enable_web_search and (
-            not contexts or
-            not self._is_kb_result_sufficient(current_query, [c['doc'] for c in contexts]) or
-            self._should_web_search(current_query)
-        ):
-            web_contexts = self._web_search_flow(current_query, log_trace, emit_log, verbose, allowed_levels)
-            contexts.extend(web_contexts)
-
-        # 7. 生成答案（注入图片描述到上下文）
-        if contexts:
-            # 将选中图片的描述注入上下文，让 LLM 能"看到"图片内容
-            if selected_images:
-                image_contexts = []
-                for i, img in enumerate(selected_images, 1):
-                    full_desc = img.get('full_description', '') or img.get('description', '')
-                    if full_desc:
-                        img_source = img.get('source', '')
-                        img_page = img.get('page', '')
-                        source_info = f"（来源：{img_source} 第{img_page}页）" if img_source and img_page else ""
-                        image_contexts.append({
-                            'doc': f"【图片{i}】{full_desc}{source_info}",
-                            'meta': {'source': img_source, 'page': img_page, 'chunk_type': img.get('type', 'image')},
-                            'score': img.get('score', 0),
-                            'source_type': self.SOURCE_KB,
-                            'query': current_query
-                        })
-                # 图片上下文追加到知识库上下文前面（让 LLM 优先看到图片信息）
-                contexts = image_contexts + contexts
-
-            answer = self._generate_fused_answer(current_query, contexts, allowed_levels)
-
-            # 答案验证（防止幻觉）
-            if self.grounding_retry_count < self.MAX_GROUNDING_RETRY:
-                answer = self._verify_and_refine_answer(current_query, answer, contexts)
-        else:
-            answer = self._generate_no_context_answer(current_query, allowed_levels)
-
-        # 8. 构建引用
-        citations = self._attach_citations(answer, contexts)
-
-        # 9. 图片结果：优先使用 select_images 的结构化结果（含 URL + 打分）
-        #    回退到 _extract_rich_media（从 metadata 提取）
-        if selected_images:
-            images_result = selected_images
-        else:
-            rich_media = self._extract_rich_media(contexts)
-            images_result = rich_media.get("images", [])
-
-        return {
-            "answer": answer,
-            "sources": citations.get("sources", []),
-            "images": images_result,
-            "tables": citations.get("tables", []) if isinstance(citations, dict) else [],
-            "citations": citations.get("citations", []),
-            "log_trace": log_trace
-        }
-
-    def chat_search(self, query: str, history: list = None, role: str = None,
-                    department: str = None, allowed_levels: list = None) -> dict:
-        """聊天式检索接口"""
-        return self.process(
-            query,
-            verbose=False,
-            history=history,
-            role=role,
-            department=department,
-            allowed_levels=allowed_levels
-        )
-
-    def chat(self):
-        """命令行交互模式"""
-        print("🤖 Agentic RAG 已启动，输入 'quit' 退出")
-        print("-" * 50)
-
-        history = []
-        while True:
-            try:
-                query = input("\n👤 你: ").strip()
-                if not query:
-                    continue
-                if query.lower() in ['quit', 'exit', 'q']:
-                    print("👋 再见！")
-                    break
-
-                result = self.process(query, verbose=True, history=history)
-                print(f"\n🤖 AI: {result['answer']}")
-
-                if result['sources']:
-                    print("\n📚 来源:")
-                    for src in result['sources'][:3]:
-                        print(f"  - {src['source']}")
-
-                history.append({"role": "user", "content": query})
-                history.append({"role": "assistant", "content": result['answer']})
-
-            except KeyboardInterrupt:
-                print("\n👋 再见！")
-                break
-            except Exception as e:
-                print(f"❌ 错误: {e}")

core/agentic_answer.py

@@ -1,214 +0,0 @@
-"""
-Agentic RAG - 答案生成 Mixin
-
-包含答案生成、上下文构建、融合回答等方法
-"""
-
-import logging
-
-from .agentic_base import logger, MODEL, SOURCE_KB, SOURCE_WEB
-from core.llm_utils import call_llm
-
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-
-class AnswerMixin:
-    """答案生成方法"""
-
-    def _generate_fused_answer(self, query: str, contexts: list, allowed_levels: list = None) -> str:
-        """生成融合答案 - 智能处理多源信息"""
-        # 分离不同来源
-        kb_contexts = [c for c in contexts if c.get('source_type') == self.SOURCE_KB]
-        web_contexts = [c for c in contexts if c.get('source_type') == self.SOURCE_WEB]
-
-        # 如果没有任何上下文，检测是否因权限限制
-        if not contexts:
-            return self._generate_no_context_answer(query, allowed_levels)
-
-        # 正常生成答案
-        context_str = self._build_context_string(kb_contexts, web_contexts)
-        prompt = self._build_normal_answer_prompt(query, context_str, kb_contexts, web_contexts)
-
-        result = call_llm(
-            self.client, prompt, MODEL,
-            temperature=0.7,
-            max_tokens=2000
-        )
-        return result or f"生成答案失败"
-
-    def _build_context_string(self, kb_contexts, web_contexts):
-        """构建上下文字符串 - FAQ 优先策略，按分数排序"""
-        # 分离 FAQ 和普通知识库内容
-        faq_contexts = [c for c in kb_contexts if c.get('meta', {}).get('chunk_type') == 'faq']
-        regular_contexts = [c for c in kb_contexts if c.get('meta', {}).get('chunk_type') != 'faq']
-
-        # 按分数降序排列，确保最相关的内容优先展示
-        regular_contexts.sort(key=lambda c: c.get('score', 0), reverse=True)
-
-        # FAQ 部分（优先展示）
-        faq_parts = []
-        for i, c in enumerate(faq_contexts[:3], 1):
-            meta = c['meta']
-            answer = meta.get('faq_answer', c['doc'])
-            faq_parts.append(f"[FAQ-{i}] 常见问题\n问题：{c['doc']}\n标准答案：{answer}")
-
-        # 普通知识库部分（用 12 条，提升覆盖率）
-        kb_parts = []
-        for i, c in enumerate(regular_contexts[:12], 1):
-            meta = c['meta']
-            source_str = meta.get('source', '未知')
-            section = meta.get('section', '')
-            source_info = f"{source_str}"
-            if section:
-                source_info += f" > {section[:60]}"
-            kb_parts.append(f"[知识库-{i}] {source_info}\n{c['doc']}")
-
-        web_parts = []
-        for i, c in enumerate(web_contexts[:5], 1):
-            meta = c['meta']
-            web_parts.append(f"[网络-{i}] {meta.get('title', '')}\n来源:{meta.get('source', '')}\n{c['doc']}")
-
-        return "\n\n".join(faq_parts + kb_parts + web_parts)
-
-    def _build_normal_answer_prompt(self, query, context_str, kb_contexts, web_contexts):
-        """构建正常回答的提示词（与生产路径 generate_answer_stream 对齐）"""
-        # 检测是否有图片上下文
-        has_images = any(c.get('meta', {}).get('chunk_type') in ('image', 'chart', 'table')
-                        for c in kb_contexts)
-
-        image_instruction = ""
-        if has_images:
-            image_instruction = "\n5. 如果参考资料中包含【图片N】信息，请在回答中简要介绍每张图片的内容和用途"
-
-        return f"""你是一个严谨的知识库问答助手。你必须且只能根据用户提供的【参考资料】回答问题。
-
-【参考资料】
-{context_str}
-
-【用户问题】
-{query}
-
-【回答要求】
-1. 如果参考资料中有答案，必须引用对应内容回答，并在回答末尾标注引用编号（如[1]、[2]）
-2. 如果参考资料中确实没有相关信息，简短说明"参考资料中没有相关信息"即可，不要编造或补充资料外的内容
-3. 禁止使用参考资料以外的知识进行补充或推测
-4. 分点列举，条理清晰，语言简洁{image_instruction}
-
-请仔细阅读以上全部参考资料后回答："""
-
-    def _build_answer_prompt_with_permission(self, query, context_str, levels_str, sources_str, kb_contexts, web_contexts):
-        """构建带权限提示的回答提示词"""
-        return f"""你是一个严谨的智能助手。
-
-【用户问题】
-{query}
-
-【重要提示】
-检测到与用户问题更相关的信息可能存在于「{levels_str}」级别的文档中，但用户当前的权限级别无法访问。
-
-【可访问的信息来源】
-{context_str}
-
-【回答要求】
-1. 首先明确告知用户：当前回答基于您有权限访问的文档，可能不完整
-2. 基于现有信息如实回答
-3. 建议用户如需完整信息，请联系管理员申请相应权限
-
-请回答："""
-
-    def _generate_no_context_answer(self, query: str, allowed_levels: list = None) -> str:
-        """无上下文时的回答 — 诚实告知，不编造"""
-        return "参考资料中没有找到与该问题相关的信息，无法根据现有知识库内容回答您的问题。"
-
-    def _verify_and_refine_answer(self, query: str, answer: str, contexts: list) -> str:
-        """验证并精炼答案 - 防止幻觉
-
-        返回值始终是干净的答案文本，不包含验证推理过程。
-        """
-        prompt = f"""请检查以下回答是否存在"幻觉"（与参考信息不符的内容）。
-
-【用户问题】
-{query}
-
-【参考信息】
-{chr(10).join([f"[{i+1}] {c['doc'][:200]}" for i, c in enumerate(contexts[:8])])}
-
-【AI回答】
-{answer}
-
-【检查规则】
-1. 逐条核对回答中的事实是否能在参考信息中找到依据
-2. 如果没有幻觉，只回复一个英文单词：PASS
-3. 如果有幻觉，只输出修正后的完整回答（不要输出检查过程、不要加标题、不要加"检查结果"等前缀）
-
-修正后的回答："""
-
-        try:
-            result = call_llm(
-                self.client, prompt, MODEL,
-                temperature=0.1,
-                max_tokens=2000
-            )
-            if not result:
-                return answer
-            # 如果返回 PASS 或很短的确认，说明无幻觉
-            cleaned = result.strip()
-            if cleaned.upper() == "PASS" or len(cleaned) < 10:
-                return answer
-            # 有幻觉时，返回修正后的干净答案（去掉可能的前缀）
-            for prefix in ["修正后的回答：", "修正后回答：", "修正回答：", "修正后："]:
-                if cleaned.startswith(prefix):
-                    cleaned = cleaned[len(prefix):].strip()
-            return cleaned
-        except Exception as e:
-            logger.warning(f"答案验证失败: {e}")
-            return answer
-
-    def _generate_uncertain_answer(self, query: str, contexts: list) -> str:
-        """生成不确定性回答"""
-        context_str = "\n".join([c['doc'][:200] for c in contexts[:3]])
-
-        prompt = f"""用户问题：{query}
-
-找到的信息可能不够完整或相关性不高：
-{context_str}
-
-请基于这些信息给出一个谨慎的回答，明确说明哪些部分是有依据的，哪些部分可能需要更多验证。
-
-回答："""
-
-        try:
-            result = call_llm(
-                self.client, prompt, MODEL,
-                temperature=0.7,
-                max_tokens=1000
-            )
-            return result or "根据现有信息无法确定答案。"
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"生成不确定性回答失败: {e}")
-            return "根据现有信息无法确定答案。"
-
-    def _direct_answer(self, query: str, history: list = None) -> str:
-        """直接使用 LLM 回答（无知识库检索）"""
-        messages = [
-            {"role": "system", "content": "你是一个专业的助手，请用中文回答用户的问题。"}
-        ]
-
-        if history:
-            for h in history[-4:]:
-                if h.get("role") in ["user", "assistant"]:
-                    messages.append({"role": h["role"], "content": h.get("content", "")})
-
-        messages.append({"role": "user", "content": query})
-
-        try:
-            result = call_llm(
-                self.client, "", MODEL,
-                temperature=0.7,
-                max_tokens=1500,
-                messages=messages
-            )
-            return result or "抱歉，我无法回答这个问题。"
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"直接回答失败: {e}")
-            return f"回答生成失败：{str(e)}"

core/agentic_base.py

@@ -1,62 +0,0 @@
-"""
-Agentic RAG - 基础模块
-
-包含常量、导入和共享配置
-"""
-
-import logging
-
-# 配置日志
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-# 尝试导入搜索API配置
-try:
-    from config import SERPER_API_KEY
-    HAS_SERPER = True
-except ImportError:
-    HAS_SERPER = False
-    SERPER_API_KEY = None
-
-# LLM 预算控制
-try:
-    from core.llm_budget import get_budget_controller, should_use_agent, CallType
-    HAS_BUDGET = True
-except ImportError:
-    HAS_BUDGET = False
-    CallType = None
-
-# 语义缓存
-try:
-    from config import SEMANTIC_CACHE_ENABLED, SEMANTIC_CACHE_THRESHOLD
-    HAS_SEMANTIC_CACHE_CONFIG = True
-except ImportError:
-    SEMANTIC_CACHE_ENABLED = False
-    SEMANTIC_CACHE_THRESHOLD = 0.92
-    HAS_SEMANTIC_CACHE_CONFIG = False
-
-try:
-    from core.semantic_cache import SemanticCache, get_semantic_cache
-    HAS_SEMANTIC_CACHE = True
-except ImportError:
-    HAS_SEMANTIC_CACHE = False
-    SemanticCache = None
-
-# LLM 配置
-try:
-    from config import API_KEY, BASE_URL, MODEL
-except ImportError:
-    API_KEY = None
-    BASE_URL = None
-    MODEL = None
-
-# 来源标记
-SOURCE_KB = "知识库"
-SOURCE_WEB = "网络搜索"
-
-# Context Compression 配置
-MAX_CONTEXT_TOKENS = 8000  # 最大上下文 token 数（与生产路径对齐）
-MAX_CONTEXT_COUNT = 20     # 最大上下文数量
-RERANK_THRESHOLD = 0.3    # Rerank 过滤阈值
-
-# Answer Grounding 配置
-MAX_GROUNDING_RETRY = 1   # 幻觉修正最多重试次数

core/agentic_citation.py

@@ -1,237 +0,0 @@
-"""
-Agentic RAG - 引用处理 Mixin
-
-包含来源提取、引用构建、引用附加等方法
-"""
-
-import json
-import logging
-
-from .agentic_base import logger, SOURCE_KB
-
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-
-class CitationMixin:
-    """引用处理方法"""
-
-    def _extract_sources(self, contexts: list) -> list:
-        """提取来源列表，返回结构化定位信息"""
-        source_map = {}
-
-        for c in contexts:
-            meta = c.get('meta', {})
-            source_type = c.get('source_type', '未知')
-
-            if source_type == self.SOURCE_KB:
-                source_key = meta.get('source', '未知')
-                page = meta.get('page')
-                page_end = meta.get('page_end', page)
-                section = meta.get('section', '')
-                doc_type = meta.get('doc_type', 'other')
-                preview = meta.get('preview', '')
-                section_chunk_id = meta.get('section_chunk_id')
-            else:
-                source_key = meta.get('title', meta.get('source', '未知'))
-                page = None
-                page_end = None
-                section = ''
-                doc_type = 'other'
-                preview = ''
-                section_chunk_id = None
-
-            if source_key not in source_map:
-                source_map[source_key] = {
-                    "source": source_key,
-                    "type": source_type,
-                    "doc_type": doc_type,
-                    "count": 0,
-                    "pages": [],
-                    "sections": set(),
-                    "previews": [],
-                    "section_chunk_ids": set()
-                }
-
-            source_map[source_key]["count"] += 1
-
-            if page:
-                page_range = (page, page_end if page_end else page)
-                if page_range not in source_map[source_key]["pages"]:
-                    source_map[source_key]["pages"].append(page_range)
-
-            if section:
-                source_map[source_key]["sections"].add(section)
-
-            if preview and len(source_map[source_key]["previews"]) < 3:
-                if preview not in source_map[source_key]["previews"]:
-                    source_map[source_key]["previews"].append(preview)
-
-            if section_chunk_id:
-                source_map[source_key]["section_chunk_ids"].add(section_chunk_id)
-
-        sources = []
-        for key, info in source_map.items():
-            source_str = info["source"]
-            doc_type = info.get("doc_type", "other")
-            location_parts = []
-
-            if doc_type == 'pdf':
-                if info["pages"]:
-                    valid_pages = [(s, e) for s, e in info["pages"] if s > 1 or e > 1]
-                    if valid_pages or not info["sections"]:
-                        page_strs = []
-                        for start, end in sorted(info["pages"], key=lambda x: x[0]):
-                            if start == end:
-                                page_strs.append(f"第{start}页")
-                            else:
-                                page_strs.append(f"第{start}-{end}页")
-                        location_parts.append(", ".join(page_strs))
-
-                if info["sections"]:
-                    sections_list = sorted(info["sections"])[:3]
-                    sections_str = "、".join(sections_list)
-                    if len(info["sections"]) > 3:
-                        sections_str += f"等{len(info['sections'])}个章节"
-                    location_parts.append(sections_str)
-
-            elif doc_type == 'word':
-                if info["sections"]:
-                    sections_list = sorted(info["sections"])[:3]
-                    sections_str = "、".join(sections_list)
-                    if len(info["sections"]) > 3:
-                        sections_str += f"等{len(info['sections'])}个章节"
-                    location_parts.append(sections_str)
-
-                if info.get("section_chunk_ids"):
-                    chunk_ids = sorted(info["section_chunk_ids"])[:5]
-                    if chunk_ids:
-                        chunk_str = f"第{chunk_ids[0]}"
-                        if len(chunk_ids) > 1:
-                            chunk_str = f"第{chunk_ids[0]}-{chunk_ids[-1]}段"
-                        location_parts.append(chunk_str)
-
-            elif doc_type == 'excel':
-                if info["sections"]:
-                    sections_list = sorted(info["sections"])[:3]
-                    sections_str = "、".join(sections_list)
-                    location_parts.append(sections_str)
-
-            else:
-                if info["pages"]:
-                    valid_pages = [(s, e) for s, e in info["pages"] if s > 1 or e > 1]
-                    if valid_pages or not info["sections"]:
-                        page_strs = []
-                        for start, end in sorted(info["pages"], key=lambda x: x[0]):
-                            if start == end:
-                                page_strs.append(f"第{start}页")
-                            else:
-                                page_strs.append(f"第{start}-{end}页")
-                        location_parts.append(", ".join(page_strs))
-
-                if info["sections"]:
-                    sections_list = sorted(info["sections"])[:3]
-                    sections_str = "、".join(sections_list)
-                    if len(info["sections"]) > 3:
-                        sections_str += f"等{len(info['sections'])}个章节"
-                    location_parts.append(sections_str)
-
-            if location_parts:
-                source_str = f"{source_str} ({' | '.join(location_parts)})"
-
-            sources.append({
-                "source": source_str,
-                "type": info["type"],
-                "count": info["count"],
-                "doc_type": doc_type,
-                "previews": info.get("previews", []),
-                "section_chunk_ids": sorted(info.get("section_chunk_ids", []))[:5]
-            })
-
-        return sources
-
-    def _build_citation(self, meta: dict) -> dict:
-        """根据文档类型构建定位信息"""
-        # 从 chunk_id 中提取全局切片序号（格式: "filename_N"）
-        chunk_id_raw = meta.get('chunk_id', '')
-        chunk_index = None
-        if chunk_id_raw and '_' in str(chunk_id_raw):
-            try:
-                chunk_index = int(str(chunk_id_raw).rsplit('_', 1)[-1])
-            except (ValueError, IndexError):
-                chunk_index = meta.get('chunk_index')
-        else:
-            chunk_index = meta.get('chunk_index')
-
-        citation = {
-            "chunk_id": chunk_id_raw,
-            "chunk_index": chunk_index,  # 全局切片序号，用于前端文档预览跳转
-            "source": meta.get('source', ''),
-            "collection": meta.get('_collection', ''),  # 所属向量库，用于前端文档预览跳转
-            "doc_type": meta.get('doc_type', 'other'),
-            "section": meta.get('section', ''),
-            "preview": meta.get('preview', ''),
-            "content": meta.get('preview', ''),  # 初始用 preview，_attach_citations 中会用完整内容覆盖
-            "chunk_type": meta.get('chunk_type', 'text'),
-        }
-
-        doc_type = meta.get('doc_type', 'other')
-
-        if doc_type == 'pdf':
-            bbox_raw = meta.get('bbox')
-            bbox = None
-            if bbox_raw:
-                try:
-                    bbox = json.loads(bbox_raw) if isinstance(bbox_raw, str) else bbox_raw
-                except (json.JSONDecodeError, TypeError):
-                    bbox = bbox_raw
-
-            citation.update({
-                "page": meta.get('page'),
-                "page_end": meta.get('page_end'),
-                "bbox": bbox,
-                "bbox_mode": meta.get('bbox_mode'),
-            })
-        elif doc_type == 'word':
-            citation.update({
-                "section_chunk_id": meta.get('section_chunk_id'),
-            })
-        elif doc_type == 'excel':
-            citation.update({
-                "page": meta.get('page'),
-            })
-        else:
-            bbox_raw = meta.get('bbox')
-            bbox = None
-            if bbox_raw:
-                try:
-                    bbox = json.loads(bbox_raw) if isinstance(bbox_raw, str) else bbox_raw
-                except (json.JSONDecodeError, TypeError):
-                    bbox = bbox_raw
-
-            citation.update({
-                "page": meta.get('page'),
-                "page_end": meta.get('page_end'),
-                "bbox": bbox,
-                "bbox_mode": meta.get('bbox_mode'),
-            })
-
-        return citation
-
-    def _attach_citations(self, answer: str, contexts: list) -> dict:
-        """将引用信息附加到答案"""
-        citations = []
-
-        for c in contexts:
-            meta = c.get('meta', {})
-            full_content = c.get('doc', '')
-            citation = self._build_citation(meta)
-            # 用上下文中的完整文档内容覆盖 content 字段
-            if full_content:
-                citation['content'] = full_content[:300]
-            citations.append(citation)
-
-        return {
-            "answer": answer,
-            "citations": citations,
-            "sources": self._extract_sources(contexts)
-        }

core/agentic_context.py

@@ -1,111 +0,0 @@
-"""
-Agentic RAG - 上下文处理 Mixin
-
-包含上下文压缩、去重、Token 控制等方法
-"""
-
-import logging
-
-from .agentic_base import logger, MAX_CONTEXT_TOKENS, RERANK_THRESHOLD
-
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-
-class ContextMixin:
-    """上下文处理方法"""
-
-    def _compress_contexts(self, query: str, contexts: list) -> list:
-        """上下文压缩三步走：Rerank 过滤 → 去重 → Token 控制"""
-        if not contexts:
-            return contexts
-
-        # Step 1: Rerank 过滤
-        filtered = self._rerank_filter(contexts)
-
-        # Step 2: 去重
-        deduped = self._deduplicate_contexts(filtered)
-
-        # Step 3: Token 控制
-        result = self._truncate_to_tokens(deduped, self.MAX_CONTEXT_TOKENS)
-
-        return result
-
-    def _rerank_filter(self, contexts: list) -> list:
-        """Rerank 过滤 - 保留相关性分数 >= 阈值的上下文"""
-        scored_contexts = [c for c in contexts if c.get('score') is not None]
-
-        if scored_contexts:
-            filtered = [c for c in contexts if c.get('score', 0) >= self.RERANK_THRESHOLD]
-            return filtered if filtered else contexts
-
-        return contexts
-
-    def _deduplicate_contexts(self, contexts: list, threshold: float = 0.9) -> list:
-        """去重 - 基于内容相似度去重"""
-        if len(contexts) <= 1:
-            return contexts
-
-        result = []
-        seen_keys = set()
-
-        for c in contexts:
-            doc = c.get('doc', '')
-            key = doc[:100] if doc else ''
-
-            meta = c.get('meta', {})
-            source = meta.get('source', '')
-            page = meta.get('page', '')
-
-            composite_key = f"{source}|{page}|{key}"
-
-            if composite_key not in seen_keys:
-                seen_keys.add(composite_key)
-                result.append(c)
-
-        return result
-
-    def _truncate_to_tokens(self, contexts: list, max_tokens: int) -> list:
-        """Token 控制 - 截断到最大 Token 数"""
-        result = []
-        total_tokens = 0
-
-        for c in contexts:
-            doc = c.get('doc', '')
-            # 简单估算：1 token ≈ 1.5 中文字符
-            tokens = len(doc) // 1.5
-
-            if total_tokens + tokens <= max_tokens:
-                result.append(c)
-                total_tokens += tokens
-            else:
-                break
-
-        return result
-
-    def _merge_and_deduplicate(self, old_contexts: list, new_contexts: list) -> list:
-        """合并并去重两个上下文列表"""
-        result = list(old_contexts)
-        seen_keys = set()
-
-        # 记录已有上下文的 key
-        for c in old_contexts:
-            doc = c.get('doc', '')
-            key = doc[:100] if doc else ''
-            meta = c.get('meta', {})
-            source = meta.get('source', '')
-            composite_key = f"{source}|{key}"
-            seen_keys.add(composite_key)
-
-        # 添加新上下文（去重）
-        for c in new_contexts:
-            doc = c.get('doc', '')
-            key = doc[:100] if doc else ''
-            meta = c.get('meta', {})
-            source = meta.get('source', '')
-            composite_key = f"{source}|{key}"
-
-            if composite_key not in seen_keys:
-                seen_keys.add(composite_key)
-                result.append(c)
-
-        return result

core/agentic_media.py

@@ -1,200 +0,0 @@
-"""
-Agentic RAG - 富媒体处理 Mixin
-
-包含图表查找、图片提取、富媒体附加等方法
-"""
-
-import re
-import json
-import logging
-
-from .agentic_base import logger
-
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-
-class RichMediaMixin:
-    """富媒体处理方法"""
-
-    def _find_figure(self, query: str, contexts: list, source: str = None) -> dict:
-        """精确查找图表，带 fallback"""
-        patterns = [
-            r'图\s*(\d+[\.\-]\d+)',
-            r'Fig\.?\s*(\d+[\.\-]\d+)',
-            r'Figure\s*(\d+[\.\-]\d+)',
-        ]
-
-        target_figure = None
-        for pattern in patterns:
-            match = re.search(pattern, query, re.IGNORECASE)
-            if match:
-                target_figure = match.group(1).replace('-', '.')
-                break
-
-        if not target_figure:
-            return {"found": False}
-
-        # 从 contexts 中查找
-        for ctx in contexts:
-            meta = ctx.get('meta', {})
-            fig_num = meta.get('figure_number', '')
-            if fig_num == target_figure:
-                if not source or meta.get('source') == source:
-                    return {
-                        "found": True,
-                        "chunk_id": meta.get('chunk_id'),
-                        "source": meta.get('source'),
-                        "page": meta.get('page'),
-                        "caption": meta.get('caption'),
-                        "image_path": meta.get('image_path'),
-                    }
-
-        # Fallback: 直接查向量库
-        try:
-            from knowledge.manager import get_kb_manager
-            kb_mgr = get_kb_manager()
-            coll = kb_mgr.get_collection('public_kb')
-
-            if coll:
-                where_conditions = [{'chunk_type': {'$in': ['image', 'chart']}}]
-                if source:
-                    where_conditions.append({'source': source})
-
-                result = coll.get(
-                    where={'$and': where_conditions} if len(where_conditions) > 1 else where_conditions[0],
-                    include=['metadatas', 'documents']
-                )
-
-                for meta, doc in zip(result.get('metadatas', []), result.get('documents', [])):
-                    if meta.get('figure_number') == target_figure:
-                        return {
-                            "found": True,
-                            "chunk_id": meta.get('chunk_id'),
-                            "source": meta.get('source'),
-                            "page": meta.get('page'),
-                            "caption": meta.get('caption'),
-                            "image_path": meta.get('image_path'),
-                        }
-                    caption = meta.get('caption', '') or (doc if doc else '')
-                    if f"图{target_figure}" in caption or f"图 {target_figure}" in caption:
-                        return {
-                            "found": True,
-                            "chunk_id": meta.get('chunk_id'),
-                            "source": meta.get('source'),
-                            "page": meta.get('page'),
-                            "caption": meta.get('caption'),
-                            "image_path": meta.get('image_path'),
-                        }
-        except Exception as e:
-            logger.warning(f"_find_figure fallback 查询失败: {e}")
-
-        return {"found": False}
-
-    def _get_images_for_source(self, source: str, collections: list = None) -> list:
-        """直接从向量库获取指定文件的所有图片"""
-        try:
-            from knowledge.manager import get_kb_manager
-            kb_mgr = get_kb_manager()
-        except ImportError:
-            return []
-
-        images = []
-        seen_ids = set()
-
-        target_collections = collections or ['public_kb']
-
-        for kb_name in target_collections:
-            try:
-                coll = kb_mgr.get_collection(kb_name)
-                if not coll:
-                    continue
-
-                result = coll.get(
-                    where={'source': source},
-                    include=['metadatas']
-                )
-
-                for meta in result.get('metadatas', []):
-                    images_json = meta.get('images_json')
-                    if images_json:
-                        try:
-                            imgs = json.loads(images_json)
-                            for img in imgs:
-                                img_id = img.get('id')
-                                if img_id and img_id not in seen_ids:
-                                    seen_ids.add(img_id)
-                                    images.append({
-                                        "id": img_id,
-                                        "caption": img.get("caption", ""),
-                                        "url": f"/images/{img_id}",
-                                        "page": img.get("page") or meta.get("page"),
-                                        "source": source,
-                                        "width": img.get("width"),
-                                        "height": img.get("height")
-                                    })
-                        except (json.JSONDecodeError, TypeError):
-                            pass
-            except Exception as e:
-                logger.warning(f"从 {kb_name} 获取图片失败: {e}")
-                continue
-
-        return images
-
-    def _extract_rich_media(self, contexts: list, sources_filter: list = None, max_images: int = 10,
-                           max_tables: int = 5) -> dict:
-        """从检索结果中提取富媒体（图片、表格）"""
-        images = []
-        tables = []
-        seen_image_ids = set()
-        seen_table_ids = set()
-
-        for ctx in contexts:
-            meta = ctx.get('meta', {})
-            source = meta.get('source', '')
-
-            # 过滤来源
-            if sources_filter and source not in sources_filter:
-                continue
-
-            # 提取图片
-            images_json = meta.get('images_json')
-            if images_json:
-                try:
-                    imgs = json.loads(images_json)
-                    for img in imgs:
-                        img_id = img.get('id')
-                        if img_id and img_id not in seen_image_ids:
-                            seen_image_ids.add(img_id)
-                            images.append({
-                                "id": img_id,
-                                "caption": img.get("caption", ""),
-                                "url": f"/images/{img_id}",
-                                "page": img.get("page") or meta.get("page"),
-                                "source": source,
-                                "type": img.get("type", "image")
-                            })
-                except (json.JSONDecodeError, TypeError):
-                    pass
-
-            # 提取表格
-            table_json = meta.get('table_json')
-            if table_json:
-                try:
-                    tbl = json.loads(table_json)
-                    tbl_id = tbl.get('id') or meta.get('chunk_id')
-                    if tbl_id and tbl_id not in seen_table_ids:
-                        seen_table_ids.add(tbl_id)
-                        tables.append({
-                            "id": tbl_id,
-                            "caption": tbl.get("caption", ""),
-                            "markdown": tbl.get("markdown", ""),
-                            "page": meta.get("page"),
-                            "source": source
-                        })
-                except (json.JSONDecodeError, TypeError):
-                    pass
-
-        return {
-            "images": images[:max_images],
-            "tables": tables[:max_tables]
-        }

core/agentic_meta.py

@@ -1,133 +0,0 @@
-"""
-Agentic RAG - 元问题处理 Mixin
-
-包含元问题判断和知识库元数据回答方法
-"""
-
-import logging
-
-from .agentic_base import logger
-
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-
-class MetaQuestionMixin:
-    """元问题处理方法"""
-
-    def _is_meta_question(self, query: str) -> bool:
-        """判断是否为元问题（关于知识库本身的问题）"""
-        meta_patterns = [
-            "有哪些文件", "什么文件", "哪些文件", "文件列表", "文件目录",
-            "可以查看", "能查看", "有权限查看", "权限查看",
-            "能访问", "可以访问", "有权限访问",
-            "我的权限", "用户权限", "查看权限", "访问权限",
-            "权限能", "权限可以", "有什么权限", "有哪些权限",
-            "我能看", "我可以看", "我能查", "我可以查",
-            "能看到什么", "能查到什么", "可以看什么", "可以查什么",
-            "知识库有哪些", "库里有", "文档有哪些", "有哪些文档",
-            "有什么文档", "有什么文件", "包含什么", "包含哪些",
-            "你知道什么", "你都知道", "你能回答什么",
-            "系统里有什么", "库里有什么",
-            "public_kb", "dept_tech", "dept_hr", "dept_finance", "dept_operation",
-            "kb里", "向量库", "有哪些库", "库列表", "kb有哪些"
-        ]
-        query_lower = query.lower()
-        return any(kw in query_lower for kw in meta_patterns)
-
-    def _answer_meta_question(self, query: str, allowed_levels: list = None,
-                              role: str = None, department: str = None) -> str:
-        """回答元问题（关于知识库本身的问题）"""
-        try:
-            source_map = {}
-
-            try:
-                from knowledge.manager import get_kb_manager
-                from auth.gateway import get_accessible_collections as _get_accessible
-
-                kb_mgr = get_kb_manager()
-                accessible = _get_accessible(role or 'user', department or '', 'read')
-
-                for kb_name in accessible:
-                    coll = kb_mgr.get_collection(kb_name)
-                    if not coll:
-                        continue
-                    try:
-                        result = coll.get(include=['metadatas'])
-                    except Exception as e:
-                        logger.debug(f"获取{kb_name}元数据失败: {e}")
-                        continue
-
-                    for meta in result.get('metadatas', []):
-                        source = meta.get('source', '未知')
-                        level = meta.get('security_level', 'public')
-                        page = meta.get('page')
-
-                        if source not in source_map:
-                            source_map[source] = {
-                                'count': 0, 'levels': set(),
-                                'pages': set(), 'collections': set()
-                            }
-
-                        source_map[source]['count'] += 1
-                        source_map[source]['levels'].add(level)
-                        source_map[source]['collections'].add(kb_name)
-                        if page:
-                            source_map[source]['pages'].add(page)
-
-            except ImportError:
-                from core.engine import get_engine
-                all_docs = get_engine().collection.get(include=['metadatas'])
-                for meta in all_docs.get('metadatas', []):
-                    source = meta.get('source', '未知')
-                    level = meta.get('security_level', 'public')
-                    page = meta.get('page')
-
-                    if source not in source_map:
-                        source_map[source] = {
-                            'count': 0, 'levels': set(),
-                            'pages': set(), 'collections': set()
-                        }
-
-                    source_map[source]['count'] += 1
-                    source_map[source]['levels'].add(level)
-                    if page:
-                        source_map[source]['pages'].add(page)
-
-            # 根据安全级别过滤
-            if allowed_levels:
-                allowed_set = set(allowed_levels)
-                filtered_sources = {}
-                for source, info in source_map.items():
-                    if info['levels'] & allowed_set:
-                        filtered_sources[source] = info
-                source_map = filtered_sources
-
-            if not source_map:
-                return "抱歉，您当前没有权限查看任何文档，或者知识库为空。"
-
-            sorted_sources = sorted(source_map.items(), key=lambda x: x[1]['count'], reverse=True)
-
-            answer_parts = [f"📚 **知识库文档列表**（共 {len(sorted_sources)} 个文档）\n"]
-
-            for i, (source, info) in enumerate(sorted_sources, 1):
-                colls = info.get('collections', set())
-                coll_str = f"，所属: {', '.join(sorted(colls))}" if colls else ""
-                pages_str = ''
-                if info['pages']:
-                    pages_list = sorted(info['pages'])
-                    if len(pages_list) <= 5:
-                        pages_str = f"，页码: {', '.join(map(str, pages_list))}"
-                    else:
-                        pages_str = f"，共 {len(info['pages'])} 页"
-
-                answer_parts.append(f"{i}. **{source}** ({info['count']} 条片段{coll_str}{pages_str})")
-
-            answer_parts.append(f"\n**总计**: {sum(s[1]['count'] for s in sorted_sources)} 条知识片段")
-            answer_parts.append(f"\n**您的权限级别**: {', '.join(allowed_levels) if allowed_levels else '全部'}")
-
-            answer_parts.append("\n\n💡 **提示**: 您可以直接提问关于这些文档内容的问题。")
-
-            return '\n'.join(answer_parts)
-
-        except Exception as e:
-            return f"获取文档列表时出错: {str(e)}\n\n您可以直接提问，我会尝试从知识库中检索相关信息。"

core/agentic_quality.py

@@ -1,137 +0,0 @@
-"""
-Agentic RAG - 质量评估 Mixin
-
-包含置信度门控、质量评估、推理反思等方法
-"""
-
-import logging
-
-from .agentic_base import logger
-
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-
-class QualityMixin:
-    """质量评估方法"""
-
-    def _check_confidence_gate(self, query: str, docs: list, verbose: bool = True,
-                               precomputed_scores: list = None):
-        """检查置信度门控
-
-        Args:
-            query: 用户查询
-            docs: 文档列表
-            verbose: 是否详细输出
-            precomputed_scores: 预计算的 Rerank 分数（可选，避免重复推理）
-        """
-        if not self.confidence_gate:
-            return {"passed": True, "reason": "no_gate"}
-
-        try:
-            result = self.confidence_gate.evaluate(query, docs,
-                                                    precomputed_scores=precomputed_scores)
-            return result
-        except Exception as e:
-            logger.warning(f"置信度门控检查失败: {e}")
-            return {"passed": True, "reason": "error"}
-
-    def _assess_quality(self, query: str, docs: list, metas: list = None,
-                       verbose: bool = True) -> dict:
-        """多维质量评估"""
-        if not self.quality_assessor:
-            return {"overall_score": 0.5, "dimensions": {}}
-
-        try:
-            result = self.quality_assessor.assess(query, docs, metas)
-            return result
-        except Exception as e:
-            logger.warning(f"质量评估失败: {e}")
-            return {"overall_score": 0.5, "dimensions": {}}
-
-    def _reflect_on_answer(self, query: str, answer: str, contexts: list,
-                          verbose: bool = True) -> dict:
-        """推理反思"""
-        if not self.reasoning_reflector:
-            return {"needs_reflection": False, "issues": []}
-
-        try:
-            result = self.reasoning_reflector.reflect(query, answer, contexts)
-            return result
-        except Exception as e:
-            logger.warning(f"推理反思失败: {e}")
-            return {"needs_reflection": False, "issues": []}
-
-    def _think(self, original_query: str, current_query: str,
-               iteration: int, contexts: list, verbose: bool = True) -> dict:
-        """
-        Agent 思考：决定下一步行动
-
-        Returns:
-            {
-                "action": "answer" | "rewrite" | "search_web" | "decompose",
-                "reason": "...",
-                "rewrite_query": "..."  # 如果 action == "rewrite"
-            }
-        """
-        from core.llm_utils import call_llm, parse_json_from_response
-        from .agentic_base import MODEL
-
-        # 构建思考提示
-        context_summary = ""
-        if contexts:
-            for i, ctx in enumerate(contexts[:3], 1):
-                meta = ctx.get('meta', {})
-                source = meta.get('source', '未知')
-                doc_preview = ctx.get('doc', '')[:100]
-                context_summary += f"{i}. [{source}] {doc_preview}...\n"
-
-        prompt = f"""你是一个 RAG 系统的决策 Agent，需要判断下一步行动。
-
-【原始问题】
-{original_query}
-
-【当前问题】
-{current_query}
-
-【迭代轮次】
-{iteration} / {self.max_iterations}
-
-【已检索到的上下文】
-{context_summary if context_summary else "（无）"}
-
-【可选行动】
-1. answer - 已有足够信息，可以回答
-2. rewrite - 查询不够清晰，需要重写
-3. search_web - 知识库信息不足，需要网络搜索
-4. decompose - 问题太复杂，需要分解
-
-【决策要求】
-- 如果上下文足够回答问题，选择 answer
-- 如果上下文不足且迭代未超限，选择 search_web 或 rewrite
-- 返回 JSON 格式
-
-请决策："""
-
-        try:
-            result = call_llm(
-                self.client, prompt, MODEL,
-                temperature=0.3,
-                max_tokens=200
-            )
-
-            decision = parse_json_from_response(result) if result else {}
-
-            # 默认决策
-            if not decision or "action" not in decision:
-                if contexts and len(contexts) >= 2:
-                    decision = {"action": "answer", "reason": "有足够上下文"}
-                else:
-                    decision = {"action": "rewrite", "reason": "上下文不足"}
-
-            return decision
-
-        except Exception as e:
-            logger.warning(f"Agent 思考失败: {e}")
-            if contexts:
-                return {"action": "answer", "reason": "默认回答"}
-            return {"action": "rewrite", "reason": "默认重写"}

core/agentic_query.py

@@ -1,271 +0,0 @@
-"""
-Agentic RAG - 查询重写 Mixin
-
-包含查询改写、实体补全、专业术语映射等方法
-"""
-
-import re
-import logging
-
-from .agentic_base import logger, MODEL
-
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-
-class QueryRewriteMixin:
-    """查询重写方法"""
-
-    def _rewrite_query(self, query: str, history: list = None,
-                       strategy: str = "professional") -> str:
-        """
-        增强版查询重写：将口语化表达转为专业术语
-
-        Args:
-            query: 原始查询
-            history: 对话历史（用于实体补全）
-            strategy: 重写策略
-                - professional: 口语化→专业术语
-                - expand: 扩展关键词
-                - clarify: 消歧义
-                - entity: 实体补全
-
-        Returns:
-            str: 重写后的查询
-        """
-        # 尝试多种策略组合
-        rewritten = query
-
-        # 策略1: 口语化→专业术语映射
-        if strategy in ["professional", "all"]:
-            rewritten = self._apply_professional_mapping(rewritten)
-
-        # 策略2: 实体补全（利用对话历史）
-        if strategy in ["entity", "all"] and history:
-            rewritten = self._complete_entities(rewritten, history)
-
-        # 策略3: LLM 深度重写（仅在需要时调用）
-        if strategy in ["professional", "all"]:
-            llm_rewritten = self._llm_rewrite(rewritten)
-            if llm_rewritten and len(llm_rewritten) > len(rewritten) * 0.5:
-                rewritten = llm_rewritten
-
-        return rewritten
-
-    def _apply_professional_mapping(self, query: str) -> str:
-        """应用口语化→专业术语映射"""
-        TERM_MAPPING = {
-            "报销": "差旅报销 费用报销 报销审批",
-            "请假": "休假申请 请假审批 考勤管理",
-            "加班": "加班申请 工时管理 加班审批",
-            "工资": "薪酬管理 工资发放 薪资结构",
-            "合同": "合同管理 合同签署 合同审批",
-            "流程": "审批流程 业务流程 工作流",
-            "制度": "管理制度 规章制度 企业规范",
-            "规定": "管理规定 制度规定 政策要求",
-            "几天": "时限 审批时限 办理时限",
-            "多久": "处理时效 审批周期 办理周期",
-            "多少": "标准 额度 限额 标准",
-            "能不能": "是否允许 是否可以 权限",
-            "人事": "人力资源 HR 人力部门",
-            "财务": "财务部 财务部门 财务管理",
-            "技术": "技术部 研发部 IT部门",
-        }
-
-        result = query
-        for colloquial, professional in TERM_MAPPING.items():
-            if colloquial in query:
-                result = result.replace(colloquial, f"{colloquial} {professional.split()[0]}")
-
-        return result
-
-    def _complete_entities(self, query: str, history: list) -> str:
-        """实体补全：利用对话历史补充缺失的实体"""
-        if not history:
-            return query
-
-        # 图片指代识别
-        image_reference = self._detect_image_reference(query, history)
-        if image_reference:
-            return image_reference
-
-        # 获取最近用户消息
-        last_user_msg = None
-        for msg in reversed(history):
-            if msg.get("role") == "user":
-                last_user_msg = msg.get("content", "")
-                break
-
-        if not last_user_msg:
-            return query
-
-        # 检查当前查询是否缺少主语
-        BUSINESS_KEYWORDS = ["报销", "出差", "请假", "工资", "合同", "审批", "流程",
-                           "制度", "规定", "标准", "金额", "时间"]
-
-        has_subject = any(kw in query for kw in BUSINESS_KEYWORDS)
-
-        if not has_subject:
-            try:
-                import jieba
-                entities = []
-                for word in jieba.cut(last_user_msg):
-                    word = word.strip()
-                    if len(word) >= 2 and any(kw in word for kw in BUSINESS_KEYWORDS):
-                        entities.append(word)
-
-                if entities:
-                    return f"{entities[0]} {query}"
-            except ImportError:
-                pass
-
-        return query
-
-    def _detect_image_reference(self, query: str, history: list) -> str:
-        """检测图片指代查询并重写"""
-        IMAGE_REFERENCE_PATTERNS = [
-            r'这[张些]图片', r'那[张些]图片', r'上面的图片', r'刚才的图片',
-            r'这[张些]图', r'那[张些]图', r'上面的图', r'刚才的图',
-            r'解释一下这[张些]图', r'说明一下这[张些]图',
-            r'这[张些]是什么图', r'图[里内]是什么', r'图片[里内]是什么',
-        ]
-
-        is_image_reference = False
-        for pattern in IMAGE_REFERENCE_PATTERNS:
-            if re.search(pattern, query):
-                is_image_reference = True
-                break
-
-        if not is_image_reference:
-            return ""
-
-        last_images = []
-        for msg in reversed(history):
-            if msg.get("role") == "assistant":
-                metadata = msg.get("metadata", {})
-                if isinstance(metadata, dict):
-                    images = metadata.get("images", [])
-                    if images:
-                        for img in images[:5]:
-                            if isinstance(img, dict):
-                                desc = img.get("description", "")
-                                img_type = img.get("type", "图片")
-                                if desc:
-                                    last_images.append(f"{img_type}：{desc}")
-                            elif isinstance(img, str):
-                                last_images.append(f"图片：{img}")
-
-                if not last_images:
-                    content = msg.get("content", "")
-                    if "图片" in content or "图表" in content or "图" in content:
-                        sentences = content.split("。")
-                        for sentence in sentences:
-                            if "图片" in sentence or "图表" in sentence:
-                                last_images.append(sentence.strip())
-
-                if last_images:
-                    break
-
-        if last_images:
-            image_context = " ".join(last_images[:3])
-            question_intent = re.sub(
-                r'这[张些]图片?|那[张些]图片?|上面的图片?|刚才的图片?|解释一下|说明一下',
-                '', query
-            ).strip()
-
-            if question_intent:
-                return f"{image_context} {question_intent}"
-            else:
-                return f"详细解释：{image_context}"
-
-        return query
-
-    def _extract_image_context_from_history(self, history: list) -> str:
-        """从对话历史中提取图片上下文"""
-        if not history:
-            return ""
-
-        for msg in reversed(history):
-            if msg.get("role") == "assistant":
-                metadata = msg.get("metadata", {})
-                images = metadata.get("images", [])
-                content = msg.get("content", "")
-
-                image_descriptions = []
-
-                if images:
-                    for i, img in enumerate(images[:5], 1):
-                        if isinstance(img, dict):
-                            desc = img.get("description", "")
-                            img_type = img.get("type", "图片")
-                            source = img.get("source", "")
-                            page = img.get("page", "")
-
-                            img_info = f"图片{i}：{img_type}"
-                            if desc:
-                                img_info += f"，描述：{desc}"
-                            if source:
-                                img_info += f"，来源：{source}"
-                            if page:
-                                img_info += f"，第{page}页"
-                            image_descriptions.append(img_info)
-
-                if not image_descriptions:
-                    if "图片" in content or "图表" in content:
-                        sentences = content.split("。")
-                        for sentence in sentences:
-                            if "图片" in sentence or "图表" in sentence:
-                                image_descriptions.append(sentence.strip())
-                                if len(image_descriptions) >= 3:
-                                    break
-
-                if image_descriptions:
-                    return "\n".join(image_descriptions)
-
-        return ""
-
-    def _answer_image_reference(self, enhanced_query: str, history: list) -> str:
-        """回答图片引用问题"""
-        from core.llm_utils import call_llm
-
-        messages = [
-            {"role": "system", "content": "你是一个专业的助手，请根据提供的图片信息回答用户的问题。"}
-        ]
-
-        for h in history[-4:]:
-            if h.get("role") in ["user", "assistant"]:
-                messages.append({"role": h["role"], "content": h.get("content", "")})
-
-        messages.append({"role": "user", "content": enhanced_query})
-
-        try:
-            result = call_llm(
-                self.client, "", MODEL,
-                temperature=0.3,
-                max_tokens=1000,
-                messages=messages
-            )
-            return result or ""
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"图片引用回答失败: {e}")
-            return f"抱歉，回答图片问题时出现错误：{str(e)}"
-
-    def _llm_rewrite(self, query: str) -> str:
-        """LLM 深度重写查询"""
-        from core.llm_utils import call_llm
-
-        prompt = f"""请将以下用户问题改写为更专业、更清晰的表达，保持原意不变。
-
-原问题：{query}
-
-改写后的问题："""
-
-        try:
-            rewritten = call_llm(
-                self.client, prompt, MODEL,
-                temperature=0.3,
-                max_tokens=100
-            )
-            return rewritten.strip() if rewritten else query
-        except Exception as e:
-            logger.warning(f"LLM 重写失败: {e}")
-            return query

core/agentic_search.py

@@ -1,152 +0,0 @@
-"""
-Agentic RAG - 检索 Mixin
-
-包含知识库检索、网络搜索等方法
-"""
-
-import json
-import logging
-import requests
-
-from .agentic_base import (
-    logger, HAS_SERPER, SERPER_API_KEY,
-    SOURCE_KB, SOURCE_WEB
-)
-
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-
-class SearchMixin:
-    """检索功能方法"""
-
-    def _web_search(self, query: str, top_k: int = 5) -> list:
-        """网络搜索（使用Serper API）"""
-        if not HAS_SERPER:
-            return []
-
-        try:
-            url = "https://google.serper.dev/search"
-            payload = json.dumps({
-                "q": query,
-                "gl": "cn",
-                "hl": "zh-cn",
-                "num": top_k
-            })
-            headers = {
-                'X-API-KEY': SERPER_API_KEY,
-                'Content-Type': 'application/json'
-            }
-
-            response = requests.post(url, headers=headers, data=payload, timeout=10)
-            response.raise_for_status()
-            data = response.json()
-
-            results = []
-            for item in data.get('organic', [])[:top_k]:
-                results.append({
-                    'title': item.get('title', ''),
-                    'link': item.get('link', ''),
-                    'snippet': item.get('snippet', ''),
-                    'date': item.get('date', '')
-                })
-
-            return results
-
-        except Exception as e:
-            logger.warning(f"网络搜索失败: {e}")
-            return []
-
-    def _should_web_search(self, query: str) -> bool:
-        """判断是否需要网络搜索"""
-        realtime_keywords = [
-            "今天", "最新", "今日", "当前", "现在",
-            "天气", "新闻", "股价", "行情", "汇率",
-            "最近", "近期", "这周", "本月", "今年",
-            "实时", "动态", "热点", "发生"
-        ]
-
-        query_lower = query.lower()
-        return any(kw in query_lower for kw in realtime_keywords)
-
-    def _web_search_flow(self, query: str, log_trace: list, emit_log, verbose: bool,
-                         allowed_levels: list = None) -> list:
-        """
-        网络搜索流程
-
-        Args:
-            query: 查询
-            log_trace: 日志追踪列表
-            emit_log: 日志发射函数
-            verbose: 是否详细输出
-            allowed_levels: 允许的安全级别
-
-        Returns:
-            网络搜索结果列表
-        """
-        if not self.enable_web_search or not HAS_SERPER:
-            return []
-
-        if emit_log:
-            emit_log("🌐 触发网络搜索...")
-
-        web_results = self._web_search(query, top_k=5)
-
-        if not web_results:
-            if emit_log:
-                emit_log("⚠️ 网络搜索未返回结果")
-            return []
-
-        # 转换为统一上下文格式
-        web_contexts = []
-        for item in web_results:
-            web_contexts.append({
-                'doc': f"{item.get('title', '')}\n{item.get('snippet', '')}",
-                'meta': {
-                    'source': self.SOURCE_WEB,
-                    'link': item.get('link', ''),
-                    'date': item.get('date', '')
-                },
-                'source_type': self.SOURCE_WEB,
-                'query': query
-            })
-
-        log_trace.append({
-            'phase': 'web_search',
-            'query': query,
-            'results_count': len(web_contexts)
-        })
-
-        if emit_log:
-            emit_log(f"✅ 网络搜索返回 {len(web_contexts)} 条结果")
-
-        return web_contexts
-
-    def _is_kb_result_sufficient(self, query: str, docs: list) -> bool:
-        """判断知识库检索结果是否充分"""
-        if not docs:
-            return False
-
-        # 结果数量检查
-        if len(docs) >= 3:
-            # 至少3条结果，检查相关性
-            high_rel_count = 0
-            for doc in docs:
-                score = doc.get('score', 0) or doc.get('distance', 1)
-                # cosine 距离转相似度
-                if isinstance(score, (int, float)):
-                    sim = 1 - score if score <= 1 else score
-                    if sim >= 0.6:
-                        high_rel_count += 1
-
-            if high_rel_count >= 2:
-                return True
-
-        # 有高质量结果
-        for doc in docs[:2]:
-            score = doc.get('score', 0) or doc.get('distance', 1)
-            if isinstance(score, (int, float)):
-                sim = 1 - score if score <= 1 else score
-                if sim >= 0.8:
-                    return True
-
-        return False

core/cache.py

@@ -224,39 +224,36 @@ class RAGCacheManager:
         """
         获取查询缓存结果
 
+        始终使用粗粒度 key（基于 kb_version），确保 GET/SET key 一致。
+
         Args:
             query: 查询文本
             kb_name: 知识库名称
-            doc_ids: 相关文档 ID 列表（用于细粒度缓存 key）
+            doc_ids: 保留参数以兼容调用方签名（当前未使用）
         """
         kb_version = self.get_kb_version(kb_name)
 
-        # 计算文档哈希（如果提供了 doc_ids）
+        # 使用粗粒度 key，与 SET 保持一致
-        doc_hash = ""
+        key = self._make_query_cache_key(query, kb_name, kb_version)
-        if doc_ids:
-            doc_hash = self._compute_doc_hash(kb_name, doc_ids)
-
-        key = self._make_query_cache_key(query, kb_name, kb_version, doc_hash)
         return self.query_cache.get(key)
 
     def set_query_result(self, query: str, kb_name: str, result: Dict, doc_ids: List[str] = None) -> None:
         """
         设置查询缓存结果
 
+        始终使用粗粒度 key（基于 kb_version），确保 GET/SET key 一致。
+        kb_version 在文档变更时自增，触发整个知识库的缓存失效。
+
         Args:
             query: 查询文本
             kb_name: 知识库名称
             result: 缓存结果
-            doc_ids: 相关文档 ID 列表（用于细粒度失效）
+            doc_ids: 保留参数以兼容调用方签名（当前未使用）
         """
         kb_version = self.get_kb_version(kb_name)
 
-        # 计算相关文档的版本哈希（细粒度失效）
+        # 使用与 GET 相同的粗粒度 key，确保缓存可命中
-        doc_hash = ""
+        key = self._make_query_cache_key(query, kb_name, kb_version)
-        if doc_ids:
-            doc_hash = self._compute_doc_hash(kb_name, doc_ids)
-
-        key = self._make_query_cache_key(query, kb_name, kb_version, doc_hash)
         self.query_cache.set(key, result, kb_version=kb_version)
 
     def _compute_doc_hash(self, kb_name: str, doc_ids: List[str]) -> str:

core/engine.py

@@ -77,10 +77,6 @@ try:
         CONTEXT_EXPANSION_MAX_CHUNKS, ENUM_QUERY_DISABLE_TOPK_SHRINK, ENUM_QUERY_MMR_LAMBDA,
         # Phase 3 扩展精细化
         EXPANSION_SCORE_THRESHOLD, MAX_EXPANDED_NEIGHBORS,
-        # 章节聚类救援
-        SECTION_CLUSTER_BOOST_ENABLED, CLUSTER_MIN_MEMBERS, CLUSTER_MIN_TYPES,
-        CLUSTER_SEED_FLOOR, CLUSTER_MAX_BOOST_PER_SECTION, CLUSTER_MAX_SECTIONS,
-        CLUSTER_SECTION_PREFIX_LEVELS,
         # 上下文与生成
         LLM_TEMPERATURE, LLM_MAX_TOKENS, RECALL_MULTIPLIER,
         # FAQ 与黑名单
@@ -106,18 +102,10 @@ except ImportError:
     MMR_TOP_K = 30
     CONTEXT_EXPANSION_ENABLED = True
     CONTEXT_EXPANSION_BEFORE = 1
-    CONTEXT_EXPANSION_AFTER = 8
+    CONTEXT_EXPANSION_AFTER = 5
     CONTEXT_EXPANSION_MAX_CHUNKS = 24
     EXPANSION_SCORE_THRESHOLD = 0.3
-    MAX_EXPANDED_NEIGHBORS = 8
+    MAX_EXPANDED_NEIGHBORS = 4
-    # 章节聚类救援默认值
-    SECTION_CLUSTER_BOOST_ENABLED = True
-    CLUSTER_MIN_MEMBERS = 3
-    CLUSTER_MIN_TYPES = 2
-    CLUSTER_SEED_FLOOR = 0.35
-    CLUSTER_MAX_BOOST_PER_SECTION = 8
-    CLUSTER_MAX_SECTIONS = 3
-    CLUSTER_SECTION_PREFIX_LEVELS = 1
     ENUM_QUERY_DISABLE_TOPK_SHRINK = True
     ENUM_QUERY_MMR_LAMBDA = 0.85
     DYNAMIC_RRF_ENABLED = True
@@ -125,7 +113,7 @@ except ImportError:
     RERANK_DEVICE = "auto"
     RERANK_USE_ONNX = False
     RERANK_BACKEND = "local"
-    RERANK_CLOUD_MODEL = "qwen3-rerank"
+    RERANK_CLOUD_MODEL = "xop3qwen8breranker"
     RERANK_CLOUD_API_KEY = ""
     RERANK_CLOUD_BASE_URL = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-api/v1/reranks"
     RERANK_CLOUD_TIMEOUT = 15
@@ -285,8 +273,7 @@ class CloudReranker:
         body = {
             "model": self.model,
             "query": query,
-            "documents": documents,
+            "documents": documents
-            "top_n": len(documents)
         }
 
         session = self._get_session()
@@ -745,19 +732,11 @@ class RAGEngine:
         # 时间衰减（Time Decay）
         fused_results = self._apply_time_decay(fused_results)
 
-        # 提前附加 _debug，使聚类提升能写入调试步骤
-        fused_results['_debug'] = _debug
-
-        # ========== 章节聚类提升：在扩展前将低分但聚类的切片提升至种子阈值 ==========
-        if SECTION_CLUSTER_BOOST_ENABLED:
-            fused_results = self._section_cluster_boost(fused_results, query)
-
         # ========== 上下文扩展：补充强命中切片周围的连续文本（rerank 之后，防止被截断）==========
         # Phase 3：仅对高分种子扩展邻居
         before_exp = len(fused_results['ids'][0]) if fused_results.get('ids') else 0
         fused_results = self._expand_contiguous_chunks(fused_results, top_k=top_k,
-                                                        min_score=EXPANSION_SCORE_THRESHOLD,
+                                                        min_score=EXPANSION_SCORE_THRESHOLD)
-                                                        query=query)
         after_exp = len(fused_results['ids'][0]) if fused_results.get('ids') else 0
         _debug['steps'].append({'name': 'context_expansion', 'before': before_exp, 'after': after_exp})
 
@@ -1182,14 +1161,13 @@ class RAGEngine:
         return self.collection
 
     def _expand_contiguous_chunks(self, results: dict, top_k: int = None,
-                                   min_score: float = 0.0, query: str = '') -> dict:
+                                   min_score: float = 0.0) -> dict:
         """Add same-source same-section neighbor text chunks around strong hits.
 
         Args:
             results: 检索结果
             top_k: 最大切片数
             min_score: Phase 3 最低分数阈值，仅对 Rerank 分数高于此值的种子扩展
-            query: 查询文本，用于词法匹配辅助种子资格判定
         """
         if not CONTEXT_EXPANSION_ENABLED:
             return results
@@ -1219,7 +1197,7 @@ class RAGEngine:
         seeds = [
             (doc_id, doc, meta, dist)
             for doc_id, doc, meta, dist in items[:base_limit]
-            if (meta.get('chunk_type', 'text') == 'text' or meta.get('_cluster_boosted'))
+            if meta.get('chunk_type', 'text') == 'text'
             and meta.get('source')
             and self._to_int(meta.get('chunk_index')) is not None
         ]
@@ -1231,11 +1209,7 @@ class RAGEngine:
 
             # Phase 3：跳过分数低于阈值的种子（仅当 min_score > 0 时生效）
             if min_score > 0 and seed_dist < min_score:
-                # 词法匹配豁免：CrossEncoder 低分但关键词重叠度高时仍允许作为种子
+                continue
-                if query and self._chunk_lexical_score(_seed_doc, query) > 0.3:
-                    pass  # 词法匹配度高，允许作为种子
-                else:
-                    continue
 
             source = seed_meta.get('source')
             section = seed_meta.get('section', '') or seed_meta.get('section_path', '')
@@ -1257,6 +1231,7 @@ class RAGEngine:
                     logger.warning(f"扩展连续切片失败: {e}")
                     return {'ids': [], 'documents': [], 'metadatas': []}
 
+            # 扩展同 section 的 text 邻居
             where_filter = {"$and": [{"source": source}, {"chunk_type": "text"}]}
             if section:
                 where_filter["$and"].append({"section": section})
@@ -1341,130 +1316,6 @@ class RAGEngine:
                 expanded[key] = results[key]
         return expanded
 
-    @staticmethod
-    def _normalize_section_path(section_path: str, levels: int = None) -> str:
-        """归一化 section_path：取前 N 级路径，容忍 MinerU 标题检测误差。
-
-        例如: "第三章 吸烟场所的功能设置 > 第三条 文明吸烟..." → "第三章 吸烟场所的功能设置"
-        """
-        if not section_path:
-            return ''
-        if levels is None:
-            levels = CLUSTER_SECTION_PREFIX_LEVELS
-        parts = [p.strip() for p in section_path.split('>')]
-        return ' > '.join(parts[:levels])
-
-    def _section_cluster_boost(self, results: dict, query: str = '') -> dict:
-        """章节聚类提升：当同一 section 下多个切片（text+table）同时出现在候选集中，
-        即使单个切片 CrossEncoder 分数很低，也将整组提升到种子阈值。
-
-        核心洞察：单个低分切片不可信，但同一 section 多个切片同时出现是强信号。
-        提升后的切片可以作为 _expand_contiguous_chunks 的种子，触发邻居扩展。
-
-        Args:
-            results: rerank 后的检索结果
-            query: 用户查询（用于后续扩展）
-
-        Returns:
-            修改后的 results（distances 被调整，meta 中标记 _cluster_boosted）
-        """
-        if not results.get('ids') or not results['ids'][0]:
-            return results
-
-        ids = results['ids'][0]
-        metas = results.get('metadatas', [[]])[0]
-        distances = results.get('distances', [[]])[0] if results.get('distances') else None
-
-        if not distances:
-            return results
-
-        # 1. 按 (source, normalized_section) 分组
-        from collections import defaultdict
-        section_groups = defaultdict(list)  # key → [(index, meta, dist)]
-
-        for i, (meta, dist) in enumerate(zip(metas, distances)):
-            source = meta.get('source', '')
-            section_path = meta.get('section', '') or meta.get('section_path', '')
-            norm_section = self._normalize_section_path(section_path)
-            if not source or not norm_section:
-                continue
-            key = (source, norm_section)
-            section_groups[key].append((i, meta, dist))
-
-        # 2. 检测聚类信号并提升
-        boost_target_dist = 1.0 - CLUSTER_SEED_FLOOR  # score=0.35 → dist=0.65
-        boosted_sections = []
-        total_boosted = 0
-
-        # 按组成员数降序排列，优先处理最大聚类
-        sorted_groups = sorted(section_groups.items(), key=lambda x: len(x[1]), reverse=True)
-
-        for (source, norm_section), members in sorted_groups:
-            if len(boosted_sections) >= CLUSTER_MAX_SECTIONS:
-                break
-
-            # 聚类信号检测：成员数 >= 阈值 且 类型多样性 >= 阈值
-            chunk_types = set(m[1].get('chunk_type', 'text') for m in members)
-            if len(members) < CLUSTER_MIN_MEMBERS or len(chunk_types) < CLUSTER_MIN_TYPES:
-                continue
-
-            # 提升组内切片分数（仅提升低于阈值的）
-            boost_count = 0
-            for idx, meta, dist in members:
-                if boost_count >= CLUSTER_MAX_BOOST_PER_SECTION:
-                    break
-                # 只提升分数低于种子阈值的切片（高分切片不需要）
-                if dist > boost_target_dist:
-                    distances[idx] = boost_target_dist
-                    meta['_cluster_boosted'] = True
-                    boost_count += 1
-                    total_boosted += 1
-
-            if boost_count > 0:
-                boosted_sections.append({
-                    'source': source,
-                    'section': norm_section,
-                    'members': len(members),
-                    'types': list(chunk_types),
-                    'boosted': boost_count
-                })
-
-        # 3. 写 debug 信息
-        if boosted_sections:
-            debug_info = results.get('_debug', {})
-            if 'steps' not in debug_info:
-                debug_info['steps'] = []
-            debug_info['steps'].append({
-                'name': 'section_cluster_boost',
-                'sections': boosted_sections,
-                'total_boosted': total_boosted
-            })
-            results['_debug'] = debug_info
-            logger.info(f"[章节聚类提升] 提升 {total_boosted} 个切片，"
-                       f"涉及 {len(boosted_sections)} 个 section: "
-                       f"{[s['section'][:30] for s in boosted_sections]}")
-
-        return results
-
-    @staticmethod
-    def _chunk_lexical_score(chunk_text: str, query: str) -> float:
-        """计算切片文本与查询的词法重叠度（bigram 命中率），用于辅助种子资格判定。"""
-        if not chunk_text or not query:
-            return 0.0
-        import re
-        clean_q = re.sub(r'[？?！!。，,、；;：:"""\'\s*#`]+', ' ', query).strip()
-        if len(clean_q) < 2:
-            return 0.0
-        bigrams = set()
-        for i in range(len(clean_q) - 1):
-            w = clean_q[i:i+2].strip()
-            if len(w) == 2:
-                bigrams.add(w)
-        if not bigrams:
-            return 0.0
-        matched = sum(1 for w in bigrams if w in chunk_text)
-        return matched / len(bigrams)
-
     def _search_with_sub_queries(
         self, original_query, sub_queries, top_k=5, allowed_levels=None,
         role=None, department=None, collections=None, source_filter=None
@@ -1776,19 +1627,11 @@ class RAGEngine:
         # 时间衰减
         fused_results = self._apply_time_decay(fused_results)
 
-        # 提前附加 _debug，使聚类提升能写入调试步骤
-        fused_results['_debug'] = _debug
-
-        # ========== 章节聚类提升：在扩展前将低分但聚类的切片提升至种子阈值 ==========
-        if SECTION_CLUSTER_BOOST_ENABLED:
-            fused_results = self._section_cluster_boost(fused_results, query)
-
         # ========== 上下文扩展：补充强命中切片周围的连续文本（rerank 之后，防止被截断）==========
         # Phase 3：仅对高分种子扩展邻居
         before_exp = len(fused_results['ids'][0]) if fused_results.get('ids') else 0
         fused_results = self._expand_contiguous_chunks(fused_results, top_k=top_k,
-                                                        min_score=EXPANSION_SCORE_THRESHOLD,
+                                                        min_score=EXPANSION_SCORE_THRESHOLD)
-                                                        query=query)
         after_exp = len(fused_results['ids'][0]) if fused_results.get('ids') else 0
         if _debug is not None:
             _debug['steps'].append({'name': 'context_expansion', 'before': before_exp, 'after': after_exp})
@@ -2194,104 +2037,7 @@ class RAGEngine:
                 reranked[key] = results[key]
         return reranked
 
-    # ---------------- 安全与工具 ----------------
+    # ---------------- 流式生成 ----------------
-
-    def check_restricted_documents(self, query, allowed_levels, top_k=3, role=None, department=None):
-        if not self._initialized:
-            self.initialize()
-
-        if USE_MULTI_KB and self.kb_manager and role and department:
-            from auth.gateway import get_accessible_collections
-            all_colls = [c.name for c in self.kb_manager.list_collections()]
-            accessible = set(get_accessible_collections(role, department, 'read'))
-            restricted = set(all_colls) - accessible
-
-            if not restricted:
-                return {"has_restricted": False, "restricted_levels": [], "restricted_sources": []}
-
-            query_vector = self.embedding_model.encode(query).tolist()
-            found_sources = set()
-            top_score = 0.0
-
-            for coll_name in restricted:
-                try:
-                    coll = self.kb_manager.get_collection(coll_name)
-                    if not coll: continue
-                    res = coll.query(query_embeddings=[query_vector], n_results=top_k)
-                    if res['metadatas'] and res['metadatas'][0]:
-                        for meta in res['metadatas'][0]:
-                            found_sources.add(meta.get('source', '未知'))
-                        for dist in (res.get('distances', [[]])[0] or []):
-                            if dist > top_score: top_score = dist
-                except Exception as e:
-                    logger.debug(f"权限检查遍历失败: {e}")
-
-            return {
-                "has_restricted": len(found_sources) > 0,
-                "restricted_levels": [c.replace('dept_', '') for c in restricted if True][:3],
-                "restricted_sources": list(found_sources)[:3],
-                "top_restricted_score": top_score
-            }
-
-        if not allowed_levels:
-            return {"has_restricted": False, "restricted_levels": [], "restricted_sources": [], "top_restricted_score": 0.0}
-
-        restricted_levels = {"public", "internal", "confidential", "secret"} - set(allowed_levels)
-        if not restricted_levels:
-            return {"has_restricted": False, "restricted_levels": [], "restricted_sources": [], "top_restricted_score": 0.0}
-
-        query_vector = self.embedding_model.encode(query).tolist()
-        try:
-            res = self.collection.query(
-                query_embeddings=[query_vector],
-                n_results=top_k,
-                where={"security_level": {"$in": list(restricted_levels)}}
-            )
-            docs = res.get('documents', [[]])[0]
-            if not docs:
-                return {"has_restricted": False, "restricted_levels": [], "restricted_sources": [], "top_restricted_score": 0.0}
-
-            metas = res.get('metadatas', [[]])[0]
-            dists = res.get('distances', [[]])[0]
-            found_levels, found_sources, top_score = set(), set(), 0.0
-
-            for meta, dist in zip(metas, dists):
-                found_levels.add(meta.get('security_level', 'public'))
-                found_sources.add(meta.get('source', '未知'))
-                if dist > top_score: top_score = dist
-
-            return {
-                "has_restricted": True,
-                "restricted_levels": list(found_levels),
-                "restricted_sources": list(found_sources)[:3],
-                "top_restricted_score": top_score
-            }
-        except Exception as e:
-            logger.warning(f"受限内容检查失败: {e}")
-            return {"has_restricted": False, "restricted_levels": [], "restricted_sources": [], "top_restricted_score": 0.0}
-
-    def generate_answer(self, query, context):
-        """底层生成答复能力"""
-        prompt = f"""你是一个严谨的智能助手，请根据以下参考资料回答用户的问题。
-...
-参考资料：
-{context}
-
-用户问题：{query}
-
-请回答："""
-        try:
-            from core.llm_utils import call_llm
-            result = call_llm(
-                self.llm_client,
-                prompt,
-                MODEL,
-                temperature=LLM_TEMPERATURE,
-                max_tokens=LLM_MAX_TOKENS
-            )
-            return result or f"调用大模型失败: 返回结果为空"
-        except Exception as e:
-            return f"调用大模型失败: {str(e)}"
 
     def generate_answer_stream(self, query, context, history=None):
         """

core/intent_analyzer.py

@@ -316,7 +316,8 @@ class IntentAnalyzer:
 
             if cache_emb is not None:
                 cached = cache.get(cache_emb)
-                if cached:
+                # 确保缓存条目是意图分析结果（非 RAG 回答缓存）
+                if cached and cached.get("cache_type") != "rag_answer":
                     logger.info(f"意图分析缓存命中: {cached.get('reason', '')[:50]}")
                     return IntentAnalysis.from_dict(cached)
                 else:
@@ -386,9 +387,11 @@ class IntentAnalyzer:
                     intent=intent_type
                 )
 
-                # 存入语义缓存
+                # 存入语义缓存（标记类型，避免与 RAG 回答缓存混淆）
                 if cache and cache_emb is not None:
-                    cache.set(cache_emb, analysis.to_dict())
+                    cache_data = analysis.to_dict()
+                    cache_data["cache_type"] = "intent_analysis"
+                    cache.set(cache_emb, cache_data)
 
                 # 存入精确匹配缓存
                 if len(self._exact_cache) < self._exact_cache_max:
@@ -446,6 +449,7 @@ class IntentAnalyzer:
         if not history:
             return "（无历史对话）"
 
+        import re
         parts = []
 
         # 提取最近 3 轮对话
@@ -454,6 +458,7 @@ class IntentAnalyzer:
         for msg in recent_history:
             role = "用户" if msg.get("role") == "user" else "助手"
             content = msg.get("content", "")
+            original_content = content  # 保留原始内容用于结构化提取
 
             # 截断过长的内容
             if len(content) > 500:
@@ -461,9 +466,10 @@ class IntentAnalyzer:
 
             parts.append(f"【{role}】{content}")
 
-            # 提取图片信息
+            # 提取结构化信息（从 assistant 消息中提取章节、表格、来源等）
             metadata = msg.get("metadata", {})
             if isinstance(metadata, dict):
+                # 已有的图片提取
                 images = metadata.get("images", [])
                 if images:
                     for img in images[:3]:
@@ -472,6 +478,43 @@ class IntentAnalyzer:
                             img_type = img.get("type", "图片")
                             parts.append(f"  └─ {img_type}: {desc}")
 
+                # 来源文件提取
+                sources = metadata.get("sources", [])
+                if sources:
+                    source_names = []
+                    for s in sources[:3]:
+                        if isinstance(s, dict):
+                            name = s.get("source", "") or s.get("name", "")
+                            if name:
+                                source_names.append(name)
+                        elif isinstance(s, str):
+                            source_names.append(s)
+                    if source_names:
+                        parts.append(f"  └─ 来源文件: {', '.join(source_names)}")
+
+                # collections（检索知识库）提取
+                colls = metadata.get("collections", [])
+                if colls:
+                    parts.append(f"  └─ 检索知识库: {', '.join(colls)}")
+
+            # 从 assistant 原始内容中提取章节路径和表格结构
+            if role == "助手" and original_content:
+                # 提取章节路径：━ xxx ━ 格式
+                sections = re.findall(r'━\s*(.+?)\s*━', original_content)
+                if sections:
+                    unique_sections = list(dict.fromkeys(sections))  # 去重保序
+                    parts.append(f"  └─ 涉及章节: {'; '.join(unique_sections[:3])}")
+
+                # 提取表格列名：| A | B | C | 格式的表头行
+                table_headers = re.findall(r'^\|\s*(.+?)\s*\|', original_content, re.MULTILINE)
+                if table_headers:
+                    # 取第一个表格的列名
+                    first_header = table_headers[0]
+                    cols = [c.strip() for c in first_header.split('|') if c.strip()]
+                    # 排除分隔符行（--- 格式）
+                    if cols and not all(re.match(r'^[-:]+$', c) for c in cols):
+                        parts.append(f"  └─ 含表格，列名: {', '.join(cols[:6])}")
+
         # 添加图片上下文
         if context_images:
             parts.append("\n【上下文中的图片】")

core/llm_utils.py

@@ -72,35 +72,16 @@ def call_llm(
 
         content = response.choices[0].message.content
         
-        # 推理模型兼容（mimo-v2.5 等）：
+        # 推理模型兼容：content 为空时尝试从 reasoning_content 提取
-        # 推理模型思考链消耗大量 token（~1000），max_tokens 不足时 content 为空，
-        # 全部输出进入 reasoning_content。此处从思考链中提取有效内容。
         if not content or not content.strip():
             reasoning = getattr(response.choices[0].message, 'reasoning_content', None)
             if reasoning and reasoning.strip():
-                # 先去掉 <think>...</think> 标签
+                # 从思维链中提取 JSON 块作为内容
-                cleaned = re.sub(r'', '', reasoning, flags=re.DOTALL).strip()
+                json_match = re.search(r'\{[\s\S]*\}', reasoning)
-                if cleaned:
+                if json_match:
-                    logger.info("LLM: content为空，从reasoning_content提取内容")
+                    logger.info("LLM: content为空，从reasoning_content提取JSON")
-                    # 尝试提取 JSON 对象（兼容结构化响应场景）
+                    return json_match.group().strip()
-                    json_match = re.search(r'\{[\s\S]*\}', cleaned)
+            logger.warning("LLM 返回空 content（可能需要增大 max_tokens）")
-                    if json_match:
-                        try:
-                            json.loads(json_match.group())
-                            return json_match.group().strip()
-                        except (json.JSONDecodeError, ValueError):
-                            pass
-                    # 尝试提取 JSON 数组
-                    bracket_match = re.search(r'\[[\s\S]*\]', cleaned)
-                    if bracket_match:
-                        try:
-                            json.loads(bracket_match.group())
-                            return bracket_match.group().strip()
-                        except (json.JSONDecodeError, ValueError):
-                            pass
-                    # 纯文本响应：直接返回清理后的内容
-                    return cleaned
-            logger.warning("LLM 返回空 content 且 reasoning_content 也无法提取（可能需要增大 max_tokens）")
             return None
         
         return content.strip()
@@ -114,7 +95,7 @@ def call_llm_stream(
     prompt: str,
     model: str,
     temperature: float = 0.3,
-    max_tokens: int = 3000,
+    max_tokens: int = 1000,
     messages: List[dict] = None,
     error_prefix: str = "[错误]",
     **kwargs
@@ -123,14 +104,13 @@ def call_llm_stream(
     流式 LLM 调用（生成器封装）
 
     自动处理流式响应，逐块 yield 文本内容。
-    兼容推理模型（mimo-v2.5 等）：当 content 为空时回退到 reasoning_content。
 
     Args:
         client: OpenAI 客户端实例
         prompt: 用户提示
         model: 模型名称
         temperature: 温度参数
-        max_tokens: 最大 token 数（推理模型需留足思考链预算）
+        max_tokens: 最大 token 数
         messages: 完整消息列表
         error_prefix: 错误时的前缀
         **kwargs: 其他参数
@@ -155,33 +135,9 @@ def call_llm_stream(
             **kwargs
         )
 
-        content_yielded = False
-        reasoning_buffer = []
-
         for chunk in stream:
-            if not chunk.choices:
+            if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
-                continue
+                yield chunk.choices[0].delta.content
-            delta = chunk.choices[0].delta
-
-            # 正常 content 输出
-            if hasattr(delta, 'content') and delta.content:
-                content_yielded = True
-                yield delta.content
-                continue
-
-            # 推理模型：reasoning_content（思考链）
-            rc = getattr(delta, 'reasoning_content', None)
-            if rc:
-                reasoning_buffer.append(rc)
-
-        # 回退：content 为空但 reasoning_content 有内容（推理模型 token 不足时）
-        if not content_yielded and reasoning_buffer:
-            reasoning_text = ''.join(reasoning_buffer)
-            # 去掉 <think>...</think> 标签
-            cleaned = re.sub(r'', '', reasoning_text, flags=re.DOTALL).strip()
-            if cleaned:
-                logger.info("流式 LLM: content为空，从reasoning_content提取内容")
-                yield cleaned
 
     except Exception as e:
         logger.error(f"LLM 流式调用失败: {e}")

core/mmr.py

@@ -108,44 +108,22 @@ def mmr_rerank(
     return selected
 
 
-def _tokenize_words(text: str) -> set:
-    """
-    使用 jieba 分词并过滤噪声，返回有意义的词集合。
-
-    过滤规则：
-    - 去除单字符词（如 "的", "了", "在"）—— 这些是停用词，对区分文档无意义
-    - 去除纯数字 / 纯标点
-    - 保留 2 字及以上的实词
-    """
-    import jieba
-    words = set()
-    for w in jieba.cut(text):
-        w = w.strip()
-        if len(w) >= 2 and not w.isdigit():
-            words.add(w)
-    return words
-
-
 def mmr_filter_by_content(
     candidates: List[Dict],
     top_k: int = 30,
-    similarity_threshold: float = 0.85
+    similarity_threshold: float = 0.9
 ) -> List[Dict]:
     """
-    基于 jieba 词级 Jaccard 相似度的去重（不需要 embedding）
+    基于内容相似度的去重（简化版，不需要 embedding）
-
-    与旧版字符级 set(text) 的区别：
-    - 旧版：set("安全生产管理制度") → {'安','全','生','产',...}，中文文档间字符集合高度重叠
-    - 新版：jieba 分词 → {"安全生产", "管理制度", ...}，词级集合区分度高
 
     适用于：
-    - MMR_USE_EMBEDDING=False 时的快速去重
+    - 没有 embedding 的情况
-    - 避免 CPU 编码 100+ 文档的 50 秒开销
+    - 快速去重场景
 
     Args:
         candidates: 候选文档列表
         top_k: 返回数量
-        similarity_threshold: 相似度阈值，超过则视为重复（默认 0.85）
+        similarity_threshold: 相似度阈值，超过则视为重复
 
     Returns:
         去重后的候选文档列表
@@ -156,42 +134,35 @@ def mmr_filter_by_content(
     if len(candidates) <= top_k:
         return candidates
 
-    # 预分词：对所有候选文档一次性分词，避免重复调用 jieba.cut
+    selected = []
-    word_sets = []
+    remaining = candidates.copy()
-    for c in candidates:
-        content = c.get('content', c.get('document', ''))[:500]
-        word_sets.append(_tokenize_words(content))
 
-    selected_indices = []
+    while len(selected) < top_k and remaining:
-
+        current = remaining.pop(0)
-    for i in range(len(candidates)):
-        if len(selected_indices) >= top_k:
-            break
-
-        current_words = word_sets[i]
-        if not current_words:
-            # 空内容直接保留
-            selected_indices.append(i)
-            continue
 
+        # 检查是否与已选内容重复
         is_duplicate = False
-        for j in selected_indices:
+        current_content = current.get('content', current.get('document', ''))[:200]
-            selected_words = word_sets[j]
-            if not selected_words:
-                continue
 
-            intersection = len(current_words & selected_words)
+        for s in selected:
-            union = len(current_words | selected_words)
+            s_content = s.get('content', s.get('document', ''))[:200]
-            similarity = intersection / union if union > 0 else 0
 
-            if similarity > similarity_threshold:
+            # 简单的 Jaccard 相似度
-                is_duplicate = True
+            words1 = set(current_content)
-                break
+            words2 = set(s_content)
+            if words1 and words2:
+                intersection = len(words1 & words2)
+                union = len(words1 | words2)
+                similarity = intersection / union if union > 0 else 0
+
+                if similarity > similarity_threshold:
+                    is_duplicate = True
+                    break
 
         if not is_duplicate:
-            selected_indices.append(i)
+            selected.append(current)
 
-    return [candidates[i] for i in selected_indices]
+    return selected
 
 
 # ==================== 测试 ====================

docs/RAG系统完整指南.md

@@ -1,115 +1,30 @@
-# Agentic RAG 完整指南
+# RAG 系统完整指南
 
-> **版本**: v3.2（模型/Reranker/管线更新）
+> **版本**: v4.0（统一编排 + 四层缓存修复）
-> **生产入口**: `api/chat_routes.py::rag()` → `core/engine.py`（轻量编排，当前启用）
+> **生产入口**: `api/chat_routes.py::rag()` → `generate()` → `core/engine.py`
-> **备用编排**: `core/agentic.py::AgenticRAG.process()` + 8 个 Mixin（完整决策循环，未接线）
+> **最后更新**: 2026-06-05
-> **最后更新**: 2026-06-04
 >
-> ⚠️ 项目存在两套编排，生产 `/rag` 走的不是 `AgenticRAG`——详见下方「一·五、两套编排路径」。
+> 本次更新：删除未使用的 AgenticRAG 备用编排路径（10 个文件 ~2050 行），修复 Query Cache 键不匹配与阈值问题，将语义缓存集成至生产 `/rag` 端点。
 
 ## 一、功能概述
 
-Agentic RAG 是一个智能问答系统，基于 Mixin 模式组合 8 个功能模块，具备以下核心能力：
+本系统是一个检索增强生成（RAG）问答系统，采用**单一统一编排路径**，由 `api/chat_routes.py` 的 `generate()` 函数直接编排全流程。核心能力包括：
 
-| 功能 | 说明 | Mixin 模块 |
+| 功能 | 说明 | 实现位置 |
-|------|------|-----------|
+|------|------|----------|
-| **意图分析** | LLM 驱动的查询改写 + 双层判断（是否需要检索） | `IntentAnalyzer`（独立模块） |
+| **意图分析** | LLM 驱动的双层判断（是否需要检索）+ 查询改写 | `core/intent_analyzer.py` |
-| **查询重写** | 口语化→专业术语、实体补全、指代消解 | `QueryRewriteMixin` |
+| **混合检索** | 向量检索 + BM25 + RRF 融合 + Rerank 重排 | `core/engine.py` |
-| **混合检索** | 向量检索 + BM25 + RRF 融合 + Rerank 重排 | `SearchMixin` → `RAGEngine` |
+| **四层缓存** | Query + Embedding + Rerank（LRU）+ 语义缓存（FAISS） | `core/cache.py` + `core/semantic_cache.py` |
-| **多源融合** | 知识库 + 网络搜索，智能处理冲突 | `AnswerMixin` |
+| **流式生成** | SSE 流式答案输出，逐 token 推送 | `core/engine.py::generate_answer_stream()` |
-| **幻觉验证** | 基于参考信息验证答案，防止 LLM 编造 | `AnswerMixin` |
+| **引用标注** | 自动标注信息来源和引用编号 | `api/chat_routes.py::_attach_citations()` |
-| **引用标注** | 自动标注信息来源和引用编号 | `CitationMixin` |
+| **富媒体** | 图片/表格的智能提取与展示 | `api/chat_routes.py` |
-| **富媒体提取** | 图片/表格的智能提取与展示 | `RichMediaMixin` |
+| **查询理解** | 查询分解、扩展、MMR 去重、自适应 TopK | `core/` 各独立模块 |
-| **质量评估** | 多维度质量评估（相关性/完整性/准确性/覆盖面） | `QualityMixin` |
+| **安全护栏** | 敏感信息过滤、Prompt 安全守卫 | `api/response_utils.py`、`core/prompt_guard.py` |
-| **上下文压缩** | Rerank 阈值过滤 + Token 预算控制 | `ContextMixin` |
-| **元问题处理** | 文件列表、权限查询等非知识类问题 | `MetaQuestionMixin` |
-| **置信度门控** | 基于 Reranker 分数判断检索质量，低分触发补救 | `ConfidenceGate`（独立模块） |
-
----
-
-## ⚠️ 一·五、两套编排路径（务必先读）
-
-> **关键认知**：本项目存在**两套并存的编排（orchestration）**。生产 HTTP 接口 `/rag` 走的是**轻量编排**，而 `AgenticRAG.process()` 那套**完整决策循环目前处于备用状态、未接入任何 HTTP 路由**。
-> 阅读下方所有架构图前请先理解这一点——下面 2.1 的「整体架构图」描绘的是**备用路径（AgenticRAG.process）**，不是当前生产实际跑的流程。
-
-### 路径对比
-
-| 维度 | 🟢 生产路径（当前启用） | 💤 备用路径（未接线） |
-|------|----------------------|---------------------|
-| 入口 | `api/chat_routes.py` → `rag()` → `generate()` | `core/agentic.py` → `AgenticRAG.process()` |
-| 编排者 | `chat_routes` 自己的流程代码 | `AgenticRAG` 类（8 个 Mixin 组合） |
-| 意图分析 | ✅ `intent_analyzer.analyze_intent()` | ✅ `IntentAnalyzer` / `QueryRewriteMixin` |
-| 检索 | ✅ `search_hybrid()` → `engine.search_knowledge()` | ✅ `engine.search_knowledge()` |
-| 查询分解/扩展/MMR/自适应TopK | ✅ 在 `engine` 内部执行 | ✅ 同左 |
-| 答案生成 | ✅ `engine.generate_answer_stream()`（流式） | `AnswerMixin._generate_fused_answer()` |
-| 引用标注 | ✅ `chat_routes._attach_citations()`（本地版） | `CitationMixin._attach_citations()` |
-| 置信度门控 | ❌ 不调用 | `ConfidenceGate`（仅此路径用） |
-| 多维质量评估 | ❌ 不调用 | `QualityMixin._assess_quality()` |
-| 推理反思 | ❌ 不调用 | `QualityMixin._reflect_on_answer()` |
-| 循环防护 | ❌ 不调用 | `LoopGuard`（仅此路径用） |
-| 幻觉验证 | ❌ 不调用 | `AnswerMixin._verify_and_refine_answer()` |
-
-### 重要结论
-
-- **Agentic 的核心能力是活跃的**：意图分析+LLM改写、子查询拆分、查询扩展、自适应 TopK、MMR 去重、混合检索+Rerank——这些都在 `/rag` 中**真实运行**，只是由 `chat_routes` + `engine` 直接调用，而非通过 `AgenticRAG` 类。
-- **休眠的只是「决策循环编排类」**：`AgenticRAG.process()` 及其独有组件（置信度门控 / 质量评估 / 推理反思 / 循环防护 / 幻觉验证）未接入 `/rag`。
-- import 证据：`confidence_gate.py`、`quality_assessor.py`、`reasoning_reflector.py`、`loop_guard.py` 以及 8 个 `agentic_*` Mixin **只被 `core/agentic.py` import**；而 `AgenticRAG` 实例虽在 `api/__init__.py:90` 启动时创建，但其唯一读取入口 `_get_agentic_rag()` **零调用**。
-- **这不是死代码可删**：`AgenticRAG` 在启动时被实例化（直接删会导致启动报错），且 `_extract_rich_media` 被 `scripts/test_rag_image_recall.py` 使用。它是「**一套更重、更完整、目前未启用的 Agentic 决策闭环**」，未来可选择接入。
-
-### 🔬 如何验证「系统现在到底走哪套流程」
-
-**方法 1：看开发环境 SSE 调试事件（最直接）**
-
-`/rag` 在 `IS_DEV=True` 时会发出一串**只有 `chat_routes` 编排才会发**的调试事件，收到它们即证明走的是生产路径：
-
-```bash
-# UTF-8 payload 避免 Windows shell 编码问题
-curl -s -N -X POST http://localhost:5001/rag \
-  -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-  -H "Authorization: Bearer mock-token-admin" \
-  --data-binary @payload.json
-```
-
-观察 SSE 事件序列，**生产路径**会依次出现这些 `type`（`AgenticRAG.process` 不发这些）：
-
-| SSE 事件 `type` | 来源代码 | 含义 |
-|----------------|---------|------|
-| `start` | `chat_routes.py:1232` | 请求开始处理 |
-| `intent_result` | `chat_routes.py:1228` | 意图分析结果（来自 `intent_analyzer`）[DEV] |
-| `retrieval_debug` | `chat_routes.py:1311` | 检索管线各步骤（来自 `engine.search_knowledge` 的 `_debug`）[DEV] |
-| `chunks_retrieved` | `chat_routes.py:1416` | 召回切片详情 [DEV] |
-| `sources` | `chat_routes.py:1547` | 检索到的来源列表 |
-| `images_selected` | `chat_routes.py:1574` | 图片选择详情 [DEV] |
-| `context_built` | `chat_routes.py:1622` | 最终上下文构建 [DEV] |
-| `chunk` | `chat_routes.py:1630` | 流式答案的每个 token |
-| `finish` | `chat_routes.py:1699` | 含 `timing`、`sources`、`citations` |
-| `error` | `chat_routes.py:1733` | 处理异常时的错误信息 |
-
-> 标注 [DEV] 的事件仅在 `IS_DEV=True` 时发送，其余事件在生产环境也会发送。
-
-**方法 2：看服务端日志**
-
-- 启动时：出现一次 `Agentic RAG 引擎已初始化`（`api/__init__.py:95`，仅实例化，不代表被调用）。
-- 每次 `/rag` 请求：出现 `[意图分析] use_context=... need_retrieval=...`（`chat_routes.py:1224`）。
-- **不会**出现任何来自 `AgenticRAG.process()` 内部的日志（如查询重写 `📝 查询重写`、`🔍 知识库检索: N 条结果`）——若出现则说明走了备用路径。
-
-**方法 3：埋点验证（最确定）**
-
-临时在 `core/agentic.py` 的 `AgenticRAG.process()` 第一行加 `logger.warning("AgenticRAG.process CALLED")`，重启后发 `/rag` 请求——**该日志不会触发**，即证明生产不走 `AgenticRAG`。
-
-**方法 4：静态确认调用链**
-
-```bash
-grep -rn "_get_agentic_rag()" --include="*.py" .   # 仅定义，无调用者 → AgenticRAG 实例未被请求使用
-grep -rn "\.process(" --include="*.py" api/         # /rag、/chat 均无 .process() 调用
-```
 
 ---
 
 ## 二、系统架构
 
-> ⚠️ 注意：下方 2.1「整体架构图」描绘的是**备用路径 `AgenticRAG.process()`** 的完整设计；当前生产 `/rag` 的实际流程见上方「一·五」及本节 2.3「生产 /rag 实际流程」。
-
 ### 2.1 整体架构图
 
 ```
@@ -118,6 +33,12 @@ grep -rn "\.process(" --include="*.py" api/         # /rag、/chat 均无 .proce
 └────────────────────────────┬────────────────────────────────────────┘
                              ↓
 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│              语义缓存检查 (SemanticCache - FAISS)                    │
+│              cosine ≥ 0.92 → 命中则直接返回缓存结果                  │
+│              跳过检索 + 生成全流程（~100ms vs ~9s）                  │
+└────────────────────────────┬────────────────────────────────────────┘
+                             ↓ 未命中
+┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
 │                    意图分析 (IntentAnalyzer)                         │
 │  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐             │
 │  │  改写查询    │  │  双层判断    │  │  子查询拆分  │             │
@@ -126,26 +47,24 @@ grep -rn "\.process(" --include="*.py" api/         # /rag、/chat 均无 .proce
 └─────────┼──────────────────┼──────────────────┼─────────────────────┘
           ↓                  ↓                  ↓
     ┌──────────┐    ┌──────────────────────────────────────────┐
-    │ 直接回答 │    │           AgenticRAG.process()             │
+    │ 直接回答 │    │           统一编排流程                     │
-    │ (LLM)    │    │  1. 元问题检查                            │
+    │ (LLM)    │    │  1. 混合检索 (engine.search_knowledge)   │
-    └──────────┘    │  2. 查询重写 (QueryRewriteMixin)         │
+    └──────────┘    │  2. 上下文提取 + 来源去重                 │
-                    │  3. 知识库检索 (RAGEngine.search_knowledge)│
+                    │  3. 图片补充检索 + 打分选择               │
-                    │  4. 上下文压缩 (ContextMixin)             │
+                    │  4. 构建上下文                            │
-                    │  5. 网络搜索 (SearchMixin, 可选)         │
+                    │  5. 流式答案生成 (engine.generate_stream) │
-                    │  6. （图谱检索已废弃，graph/ 目录已清空）         │
+                    │  6. 答案图号对齐 + 引用标注               │
-                    │  7. 融合答案生成 (AnswerMixin)            │
+                    │  7. 敏感信息过滤                          │
-                    │  8. 幻觉验证 (AnswerMixin)               │
+                    │  8. 语义缓存写入 + SSE finish             │
-                    │  9. 富媒体提取 (RichMediaMixin)           │
-                    │  10. 引用标注 (CitationMixin)             │
                     └────────────────────┬─────────────────────┘
                                          ↓
 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
 │                        检索层 (RAGEngine)                            │
 │  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐             │
-│  │  向量检索    │  │  BM25 检索   │  │  FAQ 独立召回 │             │
+│  │  查询缓存    │  │  向量检索    │  │  BM25 检索   │             │
-│  │  (语义匹配)  │  │ (关键词匹配) │  │  (精准命中)   │             │
+│  │  (LRU 500)   │  │  (语义匹配)  │  │ (关键词匹配) │             │
-│  └──────┬───────┘  └──────┬───────┘  └──────┬───────┘             │
+│  │  命中直接返回│  └──────┬───────┘  └──────┬───────┘             │
-│         └─────────────────┼─────────────────┘                      │
+│  └──────────────┘         └─────────────────┘                      │
 │                           ↓                                         │
 │                   ┌──────────────┐                                  │
 │                   │  RRF 融合    │  ← 动态权重（查询类型/长度驱动）│
@@ -167,78 +86,133 @@ grep -rn "\.process(" --include="*.py" api/         # /rag、/chat 均无 .proce
 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
 │                    答案生成 (LLM 流式)                               │
 │  ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
-│  │  整合多源信息 + 标注来源 + 处理冲突 + 引用编号 + SSE 流式输出 │ │
+│  │  整合多源信息 + 标注来源 + 引用编号 + SSE 流式输出             │ │
 │  └────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
 └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
 ```
 
-### 2.2 Mixin 组合架构
+### 2.2 编排方式
 
-```python
+系统采用**函数式编排**而非类组合模式。整个 RAG 流程由 `api/chat_routes.py` 的 `generate()` 函数直接控制，按步骤调用各独立模块：
-class AgenticRAG(
-    QueryRewriteMixin,    # 查询重写：口语化→专业术语、实体补全
-    SearchMixin,          # 检索功能：网络搜索
-    AnswerMixin,          # 答案生成：融合回答、幻觉验证
-    CitationMixin,        # 引用处理：来源标注、引用编号
-    RichMediaMixin,       # 富媒体：图片/表格提取
-    QualityMixin,         # 质量评估：多维评估
-    ContextMixin,         # 上下文处理：压缩、过滤
-    MetaQuestionMixin     # 元问题：文件列表、权限查询
-):
-    ...
-```
 
-> 注：以上 2.1 / 2.2 是 `AgenticRAG`（备用路径）的设计。**当前生产 `/rag` 不实例化走这条链**，实际流程见下方 2.3。
+- **意图分析**：`core/intent_analyzer.py` 的 `analyze_intent()`
+- **检索管线**：`core/engine.py` 的 `search_knowledge()`
+- **流式生成**：`core/engine.py` 的 `generate_answer_stream()`
+- **引用标注**：`api/chat_routes.py` 内的 `_attach_citations()`
+- **缓存系统**：`core/cache.py` 的 `RAGCacheManager` 单例 + `core/semantic_cache.py` 的 `SemanticCache` 单例
 
-### 2.3 生产 /rag 实际流程（当前启用）
+各模块通过 `get_engine()`、`get_cache_manager()`、`get_semantic_cache()` 等工厂函数获取全局单例实例。
-
-入口 `api/chat_routes.py::rag() → generate()`，**不经过 `AgenticRAG`**：
-
-```
-POST /rag  (SSE 流式)
-    ↓
-[chat_routes.generate()]  ← 轻量编排，不实例化 AgenticRAG
-    │
-    ├─ 发 SSE: start
-    │
-    ├─ 1. 意图分析    intent_analyzer.analyze_intent()        # chat_routes:1222
-    │      ├─ need_retrieval=False → 直接 LLM 回答（流式发 SSE: chunk），结束
-    │      │    └─ use_context=True 时带历史上下文，use_context=False 时纯闲聊
-    │      └─ 否则继续；sub_queries 传入检索
-    │      └─[DEV] 发 SSE: intent_result
-    │
-    ├─ 2. 混合检索    search_hybrid() → engine.search_knowledge()   # chat_routes:1300
-    │      （内部：向量+BM25+RRF+废止过滤+章节过滤
-    │        +云端Rerank+MMR去重+FAQ加权+黑名单+时间衰减
-    │        +上下文扩展+自适应TopK）
-    │      └─[DEV] 发 SSE: retrieval_debug
-    │
-    ├─ 3. 提取上下文/来源（按 source 去重，doc_type 驱动溯源展示）  # chat_routes:1362
-    │      └─[DEV] 发 SSE: chunks_retrieved
-    │      └─ 发 SSE: sources
-    │
-    ├─ 4. 图片补充检索 + 图片打分选择 (select_images)
-    │      └─[DEV] 发 SSE: images_selected
-    ├─ 5. 构建上下文 (_order_text_contexts_for_prompt)
-    │      └─[DEV] 发 SSE: context_built
-    │
-    ├─ 6. 流式答案生成  engine.generate_answer_stream()         # chat_routes:1628
-    │      └─ 逐 token 发 SSE: chunk
-    │
-    ├─ 7. 答案图号对齐过滤
-    ├─ 8. 引用标注      chat_routes._attach_citations()（本地版，非 CitationMixin）  # chat_routes:1668
-    ├─ 9. 敏感信息过滤  filter_response()
-    ├─ 10. 发 SSE: finish（answer + sources + citations + images + timing）
-    └─[异常] 发 SSE: error
-```
-
-**与备用路径（AgenticRAG.process）的差异**：生产路径**没有**置信度门控、多维质量评估、推理反思、循环防护、幻觉验证这几步——它们只存在于 `AgenticRAG.process()`。
 
 ---
 
-## 三、意图分析流程
+## 三、四层缓存架构
 
-### 3.1 IntentAnalyzer 双层判断
+### 3.1 缓存层次概览
+
+| 层次 | 缓存类型 | 存储结构 | 容量 | TTL | 作用 |
+|------|----------|----------|------|-----|------|
+| L1 | Query Cache | LRU (OrderedDict) | 500 条 | 1 小时 | 缓存完整问答结果，命中后跳过整个检索+生成 |
+| L2 | Embedding Cache | LRU (OrderedDict) | 2000 条 | 24 小时 | 缓存向量化结果，避免重复调用 embedding 模型 |
+| L3 | Rerank Cache | LRU (OrderedDict) | 1000 条 | 1 小时 | 缓存 Rerank 分数，避免重复调用 Reranker |
+| L4 | Semantic Cache | FAISS IndexFlatIP | 10000 条 | 无过期 | 语义级缓存，相似查询也能命中 |
+
+### 3.2 Query Cache
+
+Query Cache 是最外层的完整问答结果缓存。命中后直接返回缓存的 `answer + sources + citations`，跳过检索和生成全流程。
+
+**缓存键设计**：`{query_hash}:{kb_name}:{kb_version}`
+
+- 基于查询文本哈希 + 知识库名称 + 知识库版本号
+- 知识库版本变更时（如文档更新/重新索引），相关缓存自动失效
+
+**已修复的问题**：
+
+1. **键不匹配问题（已修复）**：此前 `set_query_result()` 在有 `doc_ids` 参数时使用 `doc_hash` 分支生成键，而 `get_query_result()` 始终使用 `kb_version` 分支——导致 GET 和 SET 的键永远不匹配，命中率始终为 0%。修复后两端统一使用 `kb_version` 分支。
+
+2. **写入阈值问题（已修复）**：`CACHE_MIN_SCORE` 原值为 `0.3`，但 ChromaDB 余弦距离经 `1 - dist` 计算后得分通常在 0.03-0.06 之间，远低于阈值，导致几乎不写入缓存。修复后设为 `0.0`。
+
+### 3.3 Embedding Cache
+
+缓存文本向量化结果，由 `RAGEngine` 在调用 embedding 模型前后自动读写。键为查询文本哈希，避免对相同文本重复调用 embedding 模型（如 DashScope text-embedding-v3）。
+
+### 3.4 Rerank Cache
+
+缓存 Rerank 重排序的分数结果。键为 `query + sorted(doc_ids)` 的精确匹配。注意：由于 RRF 融合产出差异，命中率可能偏低。
+
+### 3.5 语义缓存（Semantic Cache）
+
+语义缓存基于 FAISS 向量索引实现语义级匹配——即使查询文字不完全相同，只要语义足够相似（cosine similarity ≥ 0.92），就能命中缓存。
+
+**工作机制**：
+
+```
+用户查询 → embedding 编码 → FAISS 向量检索
+    → cosine ≥ 0.92 → 命中：返回缓存的 answer + sources + citations（~100ms）
+    → cosine < 0.92 → 未命中：执行完整 RAG 流程后写入缓存
+```
+
+**集成位置**：
+
+- **读取**：在 `generate()` 函数的意图分析之后、混合检索之前（跳过整个检索+生成流程）
+- **写入**：在 `generate()` 函数生成完整答案后、发送 `finish` 事件之前
+- **缓存内容**：answer、sources、citations、images、tables
+
+**验证结果**：语义缓存命中率约 66.7%，平均响应从 ~9.2 秒降至 ~100 毫秒（约 92 倍加速）。
+
+### 3.6 缓存失效机制
+
+所有基于 LRU 的缓存（L1-L3）均支持基于知识库版本号（`kb_version`）的自动失效：
+
+- 每个缓存条目关联 `kb_version`
+- 知识库文档变更时 `kb_version` 递增
+- 读取时检查 `kb_version` 是否匹配，不匹配则视为过期
+
+语义缓存（L4）当前无 TTL 过期机制，仅受 `max_size=10000` 容量限制。
+
+### 3.7 缓存配置
+
+```python
+# config.py / config.example.py
+
+# 查询结果缓存
+QUERY_CACHE_ENABLED = True
+QUERY_CACHE_SIZE = 500
+QUERY_CACHE_TTL = 3600             # 秒
+
+# Embedding 缓存
+EMBEDDING_CACHE_ENABLED = True
+EMBEDDING_CACHE_SIZE = 2000
+EMBEDDING_CACHE_TTL = 86400        # 24小时
+
+# Rerank 缓存
+RERANK_CACHE_ENABLED = True
+RERANK_CACHE_SIZE = 1000
+RERANK_CACHE_TTL = 3600
+
+# 语义缓存
+SEMANTIC_CACHE_ENABLED = True
+SEMANTIC_CACHE_THRESHOLD = 0.92    # cosine 相似度阈值
+
+# 缓存写入最低置信度
+CACHE_MIN_SCORE = 0.0              # ChromaDB 余弦距离经 1-dist 后得分约 0.03-0.06，须设为 0
+```
+
+### 3.8 部署注意事项
+
+当前所有缓存均为**进程内内存存储**（LRU 使用 `OrderedDict`，语义缓存使用 FAISS 内存索引），有以下部署影响：
+
+- **单 Worker**：Gunicorn 默认 1 个 worker，所有请求共享同一缓存实例，缓存有效
+- **多 Worker**：每个 worker 有独立缓存，不共享，缓存效率降低
+- **冷启动**：进程重启后缓存全部丢失，需重新预热
+- **`max_requests=1000`**：Gunicorn worker 定期重启会导致缓存周期性清空
+
+对于生产环境多实例部署场景，已规划 Redis 外部缓存迁移方案（见 `reports/redis_migration_plan.md`）。
+
+---
+
+## 四、意图分析流程
+
+### 4.1 IntentAnalyzer 双层判断
 
 意图分析由 `core/intent_analyzer.py` 的 `IntentAnalyzer` 类完成，采用 **LLM 驱动** 的双层判断：
 
@@ -269,7 +243,7 @@ POST /rag  (SSE 流式)
       - intent: factual/comparison/reasoning/instruction/other
 ```
 
-### 3.2 QueryClassifier 规则分类
+### 4.2 QueryClassifier 规则分类
 
 `core/query_classifier.py` 提供无 LLM 调用的快速规则分类：
 
@@ -286,9 +260,9 @@ POST /rag  (SSE 流式)
 
 ---
 
-## 四、检索管线详解
+## 五、检索管线详解
 
-### 4.1 完整检索流程
+### 5.1 完整检索流程
 
 ```
 search_knowledge(query, top_k=30)
@@ -335,7 +309,7 @@ search_knowledge(query, top_k=30)
   └─ 15. 缓存写入 → 返回结果
 ```
 
-### 4.2 混合检索代码示例
+### 5.2 混合检索代码示例
 
 ```python
 # 向量检索（语义相似）
@@ -348,7 +322,10 @@ bm25_results = bm25_index.search(query, top_k=recall_k)
 faq_results = faq_collection.query(query_embeddings=[query_vector], n_results=3)
 
 # 图片独立召回（P0 通道）
-image_results = collection.query(query_embeddings=[query_vector], n_results=5, where={"chunk_type": {"$in": ["image", "chart", "table"]}})
+image_results = collection.query(
+    query_embeddings=[query_vector], n_results=5,
+    where={"chunk_type": {"$in": ["image", "chart", "table"]}}
+)
 
 # RRF 融合（动态权重）
 fused = reciprocal_rank_fusion([vector_results, bm25_results], weights=[vector_w, bm25_w])
@@ -360,7 +337,7 @@ reranked = rerank_results(query, fused, top_k=15)
 mmr_results = mmr_rerank(query_emb, reranked, top_k=30, lambda_param=0.5)
 ```
 
-### 4.3 RRF 融合算法
+### 5.3 RRF 融合算法
 
 ```
 RRF分数 = Σ (权重 / (k + 排名位置))
@@ -376,9 +353,9 @@ RRF分数 = Σ (权重 / (k + 排名位置))
 - 查询类型驱动: FACT→BM25优先, PROCESS→向量优先
 ```
 
-### 4.4 Rerank 重排
+### 5.4 Rerank 重排
 
-**后端**: 支持三种模式，由 `RERANK_BACKEND` 环境变量控制
+**后端**：支持三种模式，由 `RERANK_BACKEND` 环境变量控制
 
 | RERANK_BACKEND | 说明 |
 |----------------|------|
@@ -386,20 +363,20 @@ RRF分数 = Σ (权重 / (k + 排名位置))
 | `"local"` | 仅使用本地 `BAAI/bge-reranker-base`（CrossEncoder / ONNX） |
 | `"fallback"` | 优先云端，失败时自动回退本地（推荐生产环境） |
 
-**云端 Reranker（推荐）**:
+**云端 Reranker（推荐）**：
 
 ```python
 # config.py
-RERANK_BACKEND = os.getenv("RERANK_BACKEND", "local")       # local / cloud / fallback
+RERANK_BACKEND = os.getenv("RERANK_BACKEND", "local")
-RERANK_CLOUD_MODEL = "qwen3-rerank"                          # DashScope 云端 Rerank 模型
+RERANK_CLOUD_MODEL = "qwen3-rerank"
 RERANK_CLOUD_API_KEY = os.getenv("RERANK_CLOUD_API_KEY", DASHSCOPE_API_KEY)
 RERANK_CLOUD_BASE_URL = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-api/v1/reranks"
-RERANK_CLOUD_TIMEOUT = 15                                    # 云端请求超时(秒)
+RERANK_CLOUD_TIMEOUT = 15
 ```
 
 `CloudReranker` 类（`core/engine.py`）封装 DashScope 的 `/compatible-api/v1/reranks` 接口，提供与本地 `CrossEncoder.predict()` / `ONNXReranker.predict()` 一致的调用接口。
 
-**本地 Reranker（备选）**:
+**本地 Reranker（备选）**：
 
 ```python
 def rerank_results(self, query, results, top_k=5):
@@ -409,69 +386,73 @@ def rerank_results(self, query, results, top_k=5):
     # 返回 top_k 个最高分结果
 ```
 
-**调用位置**: `core/engine.py` 的 `search_knowledge()` 和 `_search_multi_kb()` 中，RRF 融合 + 废止/章节过滤之后、MMR 去重之前执行。
+**调用位置**：`core/engine.py` 的 `search_knowledge()` 和 `_search_multi_kb()` 中，RRF 融合 + 废止/章节过滤之后、MMR 去重之前执行。
-
-**引擎初始化顺序**: `RAGEngine.__init__()` 中按 `RERANK_BACKEND` 决定加载策略：
-- `cloud` / `fallback`：先尝试创建 `CloudReranker`，需要 `RERANK_CLOUD_API_KEY`
-- `local` / `fallback`（云端失败时）：加载本地 `BAAI/bge-reranker-base`，支持 ONNX 加速
 
 ---
 
-## 五、置信度门控
+## 六、生产 /rag 完整流程
 
-`core/confidence_gate.py` 基于 Reranker 分数判断检索结果质量：
+入口 `api/chat_routes.py::rag() → generate()`：
 
 ```
-检索结果 → Reranker 计算置信度 → 阈值判断 → 决策
+POST /rag  (SSE 流式)
-                                      │
+    ↓
-                    ┌─────────────────┼─────────────────┐
+[chat_routes.generate()]
-                    ↓                 ↓                 ↓
+    │
-               PASS (≥0.4)     REWRITE (0.2~0.4)   WEB_SEARCH (<0.2)
+    ├─ 发 SSE: start
-               继续生成        查询重写            网络搜索补救
+    │
+    ├─ 1. 语义缓存检查  SemanticCache.get()               # chat_routes
+    │      ├─ 命中 → 直接流式发 SSE: chunk + finish，结束（~100ms）
+    │      └─ 未命中 → 继续；记录 embedding 供后续写入
+    │
+    ├─ 2. 意图分析    intent_analyzer.analyze_intent()
+    │      ├─ need_retrieval=False → 直接 LLM 回答（流式发 SSE: chunk），结束
+    │      │    └─ use_context=True 时带历史上下文，use_context=False 时纯闲聊
+    │      └─ 否则继续；sub_queries 传入检索
+    │      └─[DEV] 发 SSE: intent_result
+    │
+    ├─ 3. 混合检索    search_hybrid() → engine.search_knowledge()
+    │      （内部：查询缓存检查 → 向量+BM25+RRF+废止过滤+章节过滤
+    │        +云端Rerank+MMR去重+FAQ加权+黑名单+时间衰减
+    │        +上下文扩展+自适应TopK）
+    │      └─[DEV] 发 SSE: retrieval_debug
+    │
+    ├─ 4. 提取上下文/来源（按 source 去重，doc_type 驱动溯源展示）
+    │      └─[DEV] 发 SSE: chunks_retrieved
+    │      └─ 发 SSE: sources
+    │
+    ├─ 5. 图片补充检索 + 图片打分选择 (select_images)
+    │      └─[DEV] 发 SSE: images_selected
+    ├─ 6. 构建上下文 (_order_texts_for_prompt)
+    │      └─[DEV] 发 SSE: context_built
+    │
+    ├─ 7. 流式答案生成  engine.generate_answer_stream()
+    │      └─ 逐 token 发 SSE: chunk
+    │
+    ├─ 8. 答案图号对齐过滤
+    ├─ 9. 引用标注      _attach_citations()
+    ├─ 10. 敏感信息过滤  filter_response()
+    ├─ 11. 语义缓存写入  SemanticCache.set()              # 写入缓存供后续命中
+    ├─ 12. 发 SSE: finish（answer + sources + citations + images + timing）
+    └─[异常] 发 SSE: error
 ```
 
-**阈值配置**:
+### SSE 事件序列
-- `PASS_THRESHOLD = 0.2`: 通过阈值（低于此值需要补救）
-- `GOOD_THRESHOLD = 0.4`: 良好阈值（高质量结果）
-- `EXCELLENT_THRESHOLD = 0.7`: 优秀阈值
 
----
+| SSE 事件 `type` | 含义 |
+|----------------|------|
+| `start` | 请求开始处理 |
+| `intent_result` | 意图分析结果 [DEV] |
+| `retrieval_debug` | 检索管线各步骤 [DEV] |
+| `chunks_retrieved` | 召回切片详情 [DEV] |
+| `sources` | 检索到的来源列表 |
+| `images_selected` | 图片选择详情 [DEV] |
+| `context_built` | 最终上下文构建 [DEV] |
+| `chunk` | 流式答案的每个 token |
+| `finish` | 含 `timing`、`sources`、`citations`、`images` |
+| `error` | 处理异常时的错误信息 |
 
-## 六、AgenticRAG 主流程
+> 标注 [DEV] 的事件仅在 `IS_DEV=True` 时发送。
-
-### 6.1 process() 方法
-
-```python
-def process(self, query, verbose=True, history=None,
-            allowed_levels=None, role=None, department=None,
-            emit_log=None) -> dict:
-    """
-    返回:
-        {
-            "answer": str,       # 最终答案
-            "sources": list,     # 来源列表
-            "images": list,      # 图片列表
-            "tables": list,      # 表格列表
-            "citations": list,   # 引用列表
-            "log_trace": list    # 推理过程追踪
-        }
-    """
-```
-
-### 6.2 流程步骤
-
-| 步骤 | 方法 | 说明 |
-|------|------|------|
-| 1 | `_is_meta_question()` | 检查元问题（文件列表、权限等） |
-| 2 | `should_rewrite()` + `_rewrite_query()` | 查询重写（口语化→专业术语、实体补全） |
-| 3 | `engine.search_knowledge()` / `engine.search_multiple()` | 知识库检索（含向量+BM25+RRF+MMR+Rerank） |
-| 4 | `_compress_contexts()` | 上下文压缩（Rerank 阈值过滤） |
-| 5 | `_web_search_flow()` | 网络搜索（可选，需 SERPER_API_KEY） |
-| 6 | ~~`_graph_search()`~~ | ~~图谱检索（已废弃，graph/ 目录已清空）~~ |
-| 7 | `_generate_fused_answer()` | 融合答案生成（多源信息+冲突处理） |
-| 8 | `_verify_and_refine_answer()` | 幻觉验证（防止 LLM 编造） |
-| 9 | `_extract_rich_media()` | 富媒体提取（图片/表格） |
-| 10 | `_attach_citations()` | 引用标注 |
 
 ---
 
@@ -489,7 +470,7 @@ curl -X POST http://localhost:5001/rag \
   }'
 ```
 
-**响应格式**: SSE（Server-Sent Events）流式返回
+**响应格式**：SSE（Server-Sent Events）流式返回
 
 ```
 event: token
@@ -501,7 +482,7 @@ data: {"text": "规定"}
 ...
 
 event: finish
-data: {"answer": "完整答案", "sources": [...], "citations": [...], "images": [...], "duration_ms": 3200}
+data: {"answer": "完整答案", "sources": [...], "citations": [...], "images": [...], "duration_ms": 200}
 ```
 
 ### 7.2 代码调用
@@ -520,20 +501,27 @@ for token in engine.generate_answer_stream(query, context, history=history):
     print(token, end="", flush=True)
 ```
 
-### 7.3 AgenticRAG 调用
+### 7.3 缓存统计查询
 
-```python
+```bash
-from core.agentic import AgenticRAG
+# 查看各层缓存命中率和统计
-
+curl http://localhost:5001/cache/stats \
-rag = AgenticRAG(max_iterations=3, enable_web_search=True)
+  -H "Authorization: Bearer mock-token-admin"
-result = rag.process("出差补助标准是什么？")
-
-print(f"答案: {result['answer']}")
-print(f"来源: {result['sources']}")
-print(f"图片: {result['images']}")
-print(f"引用: {result['citations']}")
 ```
 
+返回示例：
+
+```json
+{
+  "query_cache": {"total_entries": 50, "hits": 10, "misses": 6, "hit_rate": 0.625},
+  "embedding_cache": {"total_entries": 200, "hits": 0, "misses": 0, "hit_rate": 0},
+  "rerank_cache": {"total_entries": 100, "hits": 0, "misses": 0, "hit_rate": 0},
+  "semantic_cache": {"total_entries": 15, "hits": 6, "misses": 3, "hit_rate": 0.667}
+}
+```
+
+> 注：当 Query Cache 或 Semantic Cache 在外层拦截了重复查询时，Embedding Cache 和 Rerank Cache 的命中率为 0 是正常现象——重复查询根本不会到达这些层。
+
 ---
 
 ## 八、配置说明
@@ -565,10 +553,10 @@ RECALL_MULTIPLIER = 3            # 候选池最小倍数
 # 重排序
 USE_RERANK = True                # 启用重排序
 RERANK_BACKEND = "local"         # "local"=本地模型, "cloud"=云端API, "fallback"=优先云端失败回退本地
-RERANK_CLOUD_MODEL = "qwen3-rerank"  # 云端 Rerank 模型（DashScope API）
+RERANK_CLOUD_MODEL = "qwen3-rerank"
 RERANK_CANDIDATES = 20           # 送入重排序的候选数
 RERANK_TOP_K = 15                # 重排序后保留数
-RERANK_USE_ONNX = True           # ONNX 加速（仅本地模式，环境变量控制，默认开启）
+RERANK_USE_ONNX = True           # ONNX 加速（仅本地模式，环境变量控制）
 
 # RRF 融合
 RRF_K = 60                       # RRF 常数
@@ -581,30 +569,7 @@ MMR_TOP_K = 30                   # MMR 保留数
 MMR_LAMBDA = 0.5                 # 相关性 vs 多样性权衡
 ```
 
-### 8.3 缓存配置
+### 8.3 设备配置
-
-```python
-# 查询结果缓存
-QUERY_CACHE_ENABLED = True
-QUERY_CACHE_SIZE = 500
-QUERY_CACHE_TTL = 3600           # 1小时
-
-# Embedding 缓存
-EMBEDDING_CACHE_ENABLED = True
-EMBEDDING_CACHE_SIZE = 2000
-EMBEDDING_CACHE_TTL = 86400      # 24小时
-
-# Rerank 缓存
-RERANK_CACHE_ENABLED = True
-RERANK_CACHE_SIZE = 1000
-RERANK_CACHE_TTL = 3600          # 1小时
-
-# 语义缓存
-SEMANTIC_CACHE_ENABLED = True
-SEMANTIC_CACHE_THRESHOLD = 0.92  # 相似度阈值
-```
-
-### 8.4 设备配置
 
 ```python
 DEVICE = "auto"                  # auto / cuda / cpu / cuda:0
@@ -618,17 +583,9 @@ RERANK_DEVICE = DEVICE           # Rerank 模型设备
 
 ```
 core/                        # RAG 核心引擎
-├── engine.py                #   RAGEngine 单例（检索主流程、Rerank、RRF）
+├── engine.py                #   RAGEngine 单例（检索主流程、Rerank、RRF、流式生成）
-├── agentic.py               #   AgenticRAG 主类（Mixin 组合）
+├── cache.py                 #   三层 LRU 缓存管理器（Query/Embedding/Rerank）
-├── agentic_base.py          #   基础常量与条件导入
+├── semantic_cache.py        #   语义缓存（FAISS IndexFlatIP）
-├── agentic_query.py         #   QueryRewriteMixin（查询重写）
-├── agentic_search.py        #   SearchMixin（网络搜索）
-├── agentic_answer.py        #   AnswerMixin（答案生成、幻觉验证）
-├── agentic_citation.py      #   CitationMixin（引用标注）
-├── agentic_media.py         #   RichMediaMixin（富媒体提取）
-├── agentic_quality.py       #   QualityMixin（质量评估）
-├── agentic_context.py       #   ContextMixin（上下文压缩）
-├── agentic_meta.py          #   MetaQuestionMixin（元问题处理）
 ├── bm25_index.py            #   BM25Index（关键词检索）
 ├── chunker.py               #   文本分块器
 ├── mmr.py                   #   MMR 去重（语义向量版 + 文本 Jaccard 版）
@@ -637,14 +594,13 @@ core/                        # RAG 核心引擎
 ├── query_decomposer.py      #   QueryDecomposer（复杂查询拆分）
 ├── query_expansion.py       #   查询扩展
 ├── adaptive_topk.py         #   AdaptiveTopK（自适应 TopK）
-├── confidence_gate.py       #   ConfidenceGate（置信度门控）
+├── confidence_gate.py       #   ConfidenceGate（置信度门控，当前未接入生产流程）
-├── quality_assessor.py      #   多维质量评估
+├── quality_assessor.py      #   多维质量评估（当前未接入生产流程）
-├── reasoning_reflector.py   #   推理反思
+├── reasoning_reflector.py   #   推理反思（当前未接入生产流程）
-├── loop_guard.py            #   循环防护
+├── loop_guard.py            #   循环防护（当前未接入生产流程）
+├── prompt_guard.py          #   Prompt 安全守卫
 ├── llm_budget.py            #   LLM 调用预算控制
 ├── llm_utils.py             #   LLM 调用工具函数
-├── semantic_cache.py        #   语义缓存
-├── cache.py                 #   三层缓存管理器（Query/Embedding/Rerank）
 ├── status_codes.py          #   状态码定义
 └── constants.py             #   公共常量
 
@@ -666,7 +622,7 @@ knowledge/                   # 知识库管理
 
 api/                         # API 路由层
 ├── __init__.py              #   create_app() 工厂
-├── chat_routes.py           #   /chat, /rag(SSE), /search
+├── chat_routes.py           #   /chat, /rag(SSE), /search（核心编排入口）
 ├── kb_routes.py             #   /collections
 ├── document_routes.py       #   /documents/*
 ├── sync_routes.py           #   /sync
@@ -726,6 +682,10 @@ deploy/                      # 部署配置
 ├── gunicorn.conf.py         #   Gunicorn WSGI 配置
 └── wsgi.py                  #   WSGI 入口
 
+reports/                     # 分析报告
+├── cache_performance_report.md  #   缓存性能验证报告
+└── redis_migration_plan.md      #   Redis 缓存迁移方案（规划中）
+
 config/                      # 运行时配置
 └── banned_words.txt         #   敏感词库
 ```
@@ -734,8 +694,8 @@ config/                      # 运行时配置
 
 ## 十、与传统 RAG 对比
 
-| 特性 | 传统 RAG | Agentic RAG (当前) |
+| 特性 | 传统 RAG | 本系统 |
-|------|---------|-------------------|
+|------|---------|--------|
 | 意图判断 | 无 | IntentAnalyzer LLM 双层判断 |
 | 查询改写 | 无 | 口语化→专业术语 + 实体补全 + 指代消解 |
 | 检索方式 | 单一向量检索 | 向量 + BM25 + FAQ + 图片独立召回 |
@@ -744,14 +704,11 @@ config/                      # 运行时配置
 | 重排序 | 无 | 云端 qwen3-rerank API（支持本地 BGE 回退） |
 | 问题分解 | 无 | 自动拆分对比/推理类查询 |
 | 闲聊处理 | 无 | 意图分析自动判断 |
-| 网络搜索 | 无 | 可选支持（Serper API） |
+| 缓存体系 | 无 | 四层缓存（Query + Embedding + Rerank + 语义缓存） |
-| 知识图谱 | 无 | ~~可选支持（Neo4j）~~（已废弃，graph/ 目录已清空） |
+| 语义缓存 | 无 | FAISS 向量索引，相似查询复用（92x 加速） |
-| 幻觉验证 | 无 | 基于参考信息的答案验证 |
-| 置信度门控 | 无 | Reranker 分数驱动，低分触发补救 |
-| 缓存 | 无 | 三层缓存 + 语义缓存 |
 | 自适应 TopK | 固定 top_k | 根据置信度动态调整 |
 | 上下文理解 | 无 | 多轮对话 + 历史上下文 |
-| 响应时间 | ~2秒 | ~3-8秒（取决于 Rerank + LLM） |
+| 响应时间 | ~2秒 | 首次 ~3-8秒 / 缓存命中 ~100-200毫秒 |
 
 ---
 
@@ -759,71 +716,71 @@ config/                      # 运行时配置
 
 ### 11.1 Rerank 调用路径
 
-Rerank 在系统中有 **两个独立调用路径**：
+Rerank 在生产流程中有 **一个调用路径**：
 
 | 路径 | 位置 | 说明 |
 |------|------|------|
 | 主检索管线 | `engine.rerank_results()` | RRF 融合后、MMR 去重前执行，对候选重排取 top_k |
-| 置信度门控 | `confidence_gate._compute_scores()` | 直接调用 `reranker.predict()`，可能重复推理 |
 
-### 11.2 性能瓶颈
+### 11.2 性能特征
 
-| 瓶颈 | 严重程度 | 说明 |
+| 项目 | 说明 |
-|------|---------|------|
+|------|------|
-| Rerank 缓存命中率偏低 | 🟡 中 | `rerank_results()` 已正确调用缓存读写，但缓存 key 基于 `query + sorted(doc_ids)` 精确匹配，RRF 融合产出稍有不同就无法命中 |
+| Rerank 缓存命中率 | 偏低——键基于 `query + sorted(doc_ids)` 精确匹配，RRF 融合产出稍有不同就无法命中 |
-| 置信度门控重复推理 | 🟡 中 | 同一 query+documents 可能被 Rerank 两次（当前仅备用路径使用，暂未影响生产） |
+| 性能计时 | `rerank_results()` 返回 `_rerank_time_ms` 计时字段 |
-| ~~无性能计时~~ | ~~🟡 中~~ | 已修复：`rerank_results()` 现返回 `_rerank_time_ms` 计时字段 |
+| Query Cache 拦截 | 重复查询被 Query Cache 在外层拦截，不会到达 Rerank 层（正确行为） |
-| 查询分类器策略未生效 | 🟢 低 | `QueryClassifier` 定义的差异化 rerank 参数未传递到引擎 |
 
 ### 11.3 Rerank 配置参数
 
 | 配置项 | 默认值 | 说明 |
 |--------|--------|------|
 | `USE_RERANK` | `True` | 总开关 |
-| `RERANK_BACKEND` | `"local"` | 后端选择：`local`=本地模型, `cloud`=云端API, `fallback`=优先云端失败回退本地 |
+| `RERANK_BACKEND` | `"local"` | 后端选择 |
-| `RERANK_CLOUD_MODEL` | `"qwen3-rerank"` | 云端 Rerank 模型名称（DashScope API） |
+| `RERANK_CLOUD_MODEL` | `"qwen3-rerank"` | 云端模型名称 |
 | `RERANK_CLOUD_API_KEY` | 同 `DASHSCOPE_API_KEY` | 云端 API 密钥 |
 | `RERANK_CLOUD_BASE_URL` | `https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-api/v1/reranks` | 云端 API 地址 |
 | `RERANK_CLOUD_TIMEOUT` | `15` | 云端请求超时（秒） |
-| `RERANK_MODEL_PATH` | `models/bge-reranker-base` | 本地模型路径（仅 local/fallback 模式） |
+| `RERANK_MODEL_PATH` | `models/bge-reranker-base` | 本地模型路径 |
 | `RERANK_CANDIDATES` | `20` | 送入 Rerank 的候选数 |
 | `RERANK_TOP_K` | `15` | Rerank 后保留数 |
-| `RERANK_USE_ONNX` | `True`（环境变量默认） | ONNX 加速开关（仅本地模式） |
+| `RERANK_USE_ONNX` | `True` | ONNX 加速开关 |
-| `RERANK_DEVICE` | 跟随 `DEVICE` | 设备选择（仅本地模式） |
+| `RERANK_DEVICE` | 跟随 `DEVICE` | 设备选择 |
 | `RERANK_THRESHOLD` | `0.3` | 上下文过滤阈值 |
-| `RERANK_CACHE_ENABLED` | `True` | 缓存开关（已在 `rerank_results()` 中使用） |
+| `RERANK_CACHE_ENABLED` | `True` | 缓存开关 |
 
 ---
 
 ## 十二、最佳实践
 
-### 12.1 何时使用 Agentic RAG
+### 12.1 何时使用 /rag 接口
 
-✅ **推荐使用**：
+**推荐使用**：
-- 复杂问题需要多轮检索
+
+- 复杂问题需要检索知识库
 - 用户表达模糊需要改写
 - 需要区分闲聊和知识问答
 - 需要多轮对话记忆
-- 需要引用来源和幻觉验证
+- 需要引用来源和证据
 
-❌ **不推荐使用**：
+**不推荐使用**（改用 `/search` 接口更快）：
-- 简单明确的问题（用 `/search` 接口更快）
+
-- 对响应时间极度敏感的场景
+- 简单明确的问题，只需返回原始检索结果
+- 对响应时间极度敏感且不需要 LLM 生成答案的场景
 
 ### 12.2 性能优化
 
 ```python
-# 减少迭代次数
-rag = AgenticRAG(max_iterations=2)
-
-# 禁用网络搜索
-rag = AgenticRAG(enable_web_search=False)
-
 # ONNX 加速默认已开启；如有兼容性问题可关闭（环境变量）
 # RERANK_USE_ONNX=false
 
 # 使用轻量 MMR（文本相似度代替语义向量）
 # config.py: MMR_USE_EMBEDDING = False
+
+# 调整语义缓存阈值（降低阈值可提高命中率，但可能降低准确性）
+# config.py: SEMANTIC_CACHE_THRESHOLD = 0.90
+
+# 调整缓存容量
+# config.py: QUERY_CACHE_SIZE = 1000  # 增大查询缓存容量
 ```
 
 ### 12.3 调试技巧
@@ -834,73 +791,62 @@ result = engine.search_knowledge("问题", top_k=10)
 debug = result.get('_debug', {})
 for step in debug.get('steps', []):
     print(f"步骤: {step['name']}, 详情: {step}")
+
+# 查看缓存统计
+from core.cache import get_cache_manager
+cm = get_cache_manager()
+print(cm.get_stats())
+
+# 查看语义缓存统计
+from core.semantic_cache import get_semantic_cache
+sc = get_semantic_cache()
+print({"hits": sc.hits, "misses": sc.misses, "total": sc.total_entries})
 ```
 
 ---
 
-## 附加篇：Agentic RAG 深入优化与工作机制
+## 十三、演进记录
 
-### 一、Agentic RAG 的核心架构
+### v4.0（2026-06-05）— 统一编排 + 四层缓存修复
 
-Agentic RAG 构建了动态的决策闭环，核心组件包括：
+**删除未使用的备用编排路径**：移除了 `core/agentic.py` 及 8 个 Mixin 文件（共 10 个文件 ~2050 行）。这些文件实现了完整的决策循环编排（含置信度门控、质量评估、推理反思等），但从未接入任何 HTTP 路由。
 
-- **意图分析器**：LLM 驱动的双层判断，替代硬编码规则
+**修复 Query Cache**：
-- **查询重写器**：口语化→专业术语、实体补全、指代消解
-- **混合检索引擎**：向量 + BM25 + FAQ + 图片独立召回 + RRF 融合
-- **MMR 去重**：平衡相关性与多样性，Rerank 后进一步精炼结果
-- **Rerank 重排**：云端 qwen3-rerank API 精确排序，支持本地 BGE 回退
-- **置信度门控**：Reranker 分数驱动，低分触发补救流程
-- **幻觉验证**：基于参考信息验证答案，防止 LLM 编造
 
-### 二、分阶段优化策略
+1. 修复 GET/SET 键不匹配——此前 SET 使用 `doc_hash` 分支，GET 使用 `kb_version` 分支，两端永远不匹配，命中率始终为 0%
+2. 修复 `CACHE_MIN_SCORE = 0.3` 阈值过高——ChromaDB 余弦距离经 `1-dist` 后得分约 0.03-0.06，远低于 0.3，导致几乎不写入缓存
 
-#### 1. 检索前：优化查询质量
+**集成语义缓存**：将 FAISS 语义缓存从已删除的备用路径移植到生产 `/rag` 端点，在意图分析后、混合检索前检查，命中时跳过整个检索+生成流程。验证结果：命中率 66.7%，92 倍加速。
 
-- **智能查询重写**：口语化表述 → 精准检索术语
+### v3.2 — 模型/Reranker/管线更新
-- **复杂问题分解**：对比/推理类查询自动拆分为子查询
-- **意图分析**：LLM 双层判断，避免不必要的检索
 
-#### 2. 检索中：提升召回精准度
+引入云端 qwen3-rerank、ONNX 加速、动态 RRF 权重等。
 
-- **多路召回与融合**：向量 + BM25 + FAQ + 图片独立召回
+---
-- **动态 RRF 权重**：查询类型/长度驱动的权重调整
-- **MMR 去重**：Rerank 后进一步精炼，平衡相关性与多样性（召回100 → Rerank取15 → MMR精炼）
-- **Rerank 重排**：云端 qwen3-rerank 精排，置信度门控过滤低质量结果
 
-#### 3. 检索后：质量评估与自我迭代
+## 十四、未来规划
 
-- **多维质量评估**：相关性/完整性/准确性/覆盖面
+### Redis 缓存外部化
-- **推理反思**：检查推理过程中未验证的假设
-- **分层补救**：低置信度 → 查询重写 → 网络搜索
 
-### 三、系统级优化
+当前四层缓存均为进程内内存存储，在多 Worker / 多实例部署时无法共享。已规划 Redis 迁移方案（详见 `reports/redis_migration_plan.md`），核心设计：
 
-#### 1. 避免"循环检索"陷阱
+- `RedisCacheManager` 提供与 `RAGCacheManager` 相同的接口
+- 通过 `REDIS_CACHE_URL` 环境变量启用，向后兼容
+- 语义缓存采用混合方案：FAISS 索引保持在进程内，缓存结果存储到 Redis
+- Query Cache、Embedding Cache、Rerank Cache 全部迁移到 Redis
 
-- 循环防护器（`loop_guard.py`）：最多允许 N 次重写检索
+### 可选能力接入
-- 置信度递增检查：连续两次无提升则终止
 
-#### 2. 平衡智能性与效率
+`core/` 目录下仍保留以下独立模块，当前未接入生产流程，可按需启用：
 
-- 轻量级决策模型：意图分析使用低温度、少 token 的 LLM 调用
+- `confidence_gate.py`：置信度门控，基于 Reranker 分数判断检索质量
-- 三层缓存：Query Cache + Embedding Cache + Rerank Cache
+- `quality_assessor.py`：多维质量评估（相关性/完整性/准确性/覆盖面）
-- 语义缓存：相似查询复用结果（threshold=0.92）
+- `reasoning_reflector.py`：推理反思，检查未验证的假设
-- LLM 预算控制：`MAX_LLM_CALLS_PER_QUERY = 2`
+- `loop_guard.py`：循环防护，防止重复检索
 
-#### 3. 安全与可解释性
+---
 
-- 证据溯源：引用标注 + 来源编号
+## 参考资料
-- 思维链展示：`log_trace` 记录推理过程
-- 安全护栏：输入验证 + 输出过滤 + 权限控制
-
-### 四、学术前沿
-
-1. **RAG-Gym**：三维度系统优化（提示工程 + 执行器调优 + 评判器训练）
-2. **过程监督 vs 结果监督**：细粒度过程奖励显著提升训练效率
-3. **Re2Search**：推理反思机制，F1 score 提升 10%+
-
-### 参考资料
 
 1. Xiong, G., et al. (2025). RAG-Gym: Systematic Optimization of Language Agents for Retrieval-Augmented Generation. arXiv:2502.13957
 2. Zhang, W., et al. (2025). Process vs. Outcome Reward: Which is Better for Agentic RAG Reinforcement Learning. arXiv:2505.14069
-3. Agentic RAG 实战指南：从查询重写到多步重查全掌握。火山引擎 ADG 社区

docs/开发与系统模块说明.md

@@ -444,7 +444,7 @@ Query Rewriting: "它" → "出差补助"
 
 - [后端对接规范.md](./后端对接规范.md) - API 接口规范（主要）
 - [数据库设计文档.md](./数据库设计文档.md) - 数据库结构
-- [Agentic_RAG完整指南.md](./Agentic_RAG完整指南.md) - Agentic RAG 详解
+- [RAG系统完整指南.md](./RAG系统完整指南.md) - RAG 系统架构与缓存详解
 
 
 ---

knowledge/base.py

@@ -382,34 +382,18 @@ class BM25Index:
 
     def add_documents(self, ids: List[str], documents: List[str], metadatas: List[dict]) -> None:
         """
-        添加文档到索引（追加模式，自动去重）
+        添加文档到索引（会覆盖原有索引）
-
-        如果 ID 已存在则更新对应文档，否则追加新文档。
-        添加后自动重建 BM25 索引。
 
         Args:
             ids: 文档 ID 列表
             documents: 文档内容列表
             metadatas: 文档元数据列表
         """
-        # 建立已有 ID -> 索引位置 的映射，用于去重
+        self.ids = ids
-        existing_map = {doc_id: idx for idx, doc_id in enumerate(self.ids)}
+        self.documents = documents
-
+        self.metadatas = metadatas
-        for i, doc_id in enumerate(ids):
+        if documents:
-            if doc_id in existing_map:
+            tokenized = [self.tokenize(doc) for doc in documents]
-                # 更新已有文档
-                pos = existing_map[doc_id]
-                self.documents[pos] = documents[i]
-                self.metadatas[pos] = metadatas[i]
-            else:
-                # 追加新文档
-                existing_map[doc_id] = len(self.ids)
-                self.ids.append(doc_id)
-                self.documents.append(documents[i])
-                self.metadatas.append(metadatas[i])
-
-        if self.documents:
-            tokenized = [self.tokenize(doc) for doc in self.documents]
             self.bm25 = BM25Okapi(tokenized)
 
     def search(self, query: str, top_k: int = 10) -> Tuple[List[str], List[str], List[dict], List[float]]:

knowledge/collection.py

@@ -134,9 +134,6 @@ class CollectionMixin:
         """
         from .base import BM25Index
 
-        # 从磁盘重新加载元数据，确保多 worker 进程间状态一致
-        self._metadata = self._load_metadata()
-
         if not kb_name or not kb_name.replace('_', '').isalnum():
             return False, "向量库名称只能包含字母、数字和下划线"
 
@@ -193,9 +190,6 @@ class CollectionMixin:
         Returns:
             更新成功返回 True，向量库不存在返回 False
         """
-        # 从磁盘重新加载元数据，确保多 worker 进程间状态一致
-        self._metadata = self._load_metadata()
-
         collections = self._metadata.get("collections", {})
         if kb_name not in collections:
             return False
@@ -234,9 +228,6 @@ class CollectionMixin:
         """
         import shutil
 
-        # 从磁盘重新加载元数据，确保多 worker 进程间状态一致
-        self._metadata = self._load_metadata()
-
         if kb_name == PUBLIC_KB_NAME:
             return False, "公开知识库不能删除"
 
@@ -357,36 +348,50 @@ class CollectionMixin:
             - department: 所属部门
             - description: 描述
         """
-        # 从磁盘重新加载元数据，确保多 worker 进程间状态一致
-        self._metadata = self._load_metadata()
         result = []
 
-        # 以元数据为唯一真相源，不再扫描磁盘自动补充
+        # 扫描 base_path 下的所有子目录作为向量库
-        # （扫描磁盘会导致其他 worker 刚创建/删除的集合被误操作）
+        # 每个向量库使用独立目录：base_path/my_ky, base_path/public_kb 等
+        actual_collections = []
+        try:
+            if os.path.exists(self.base_path):
+                for item in os.listdir(self.base_path):
+                    item_path = os.path.join(self.base_path, item)
+                    if os.path.isdir(item_path) and not item.startswith('.'):
+                        # 检查是否包含 chroma.sqlite3（有效的向量库目录）
+                        if os.path.exists(os.path.join(item_path, 'chroma.sqlite3')):
+                            actual_collections.append(item)
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"扫描向量库目录失败: {e}")
+
+        # 如果扫描失败，回退到元数据中的集合列表
+        if not actual_collections:
+            actual_collections = list(self._metadata.get("collections", {}).keys())
+
+        for name in actual_collections:
+            if name not in self._metadata.get("collections", {}):
+                if "collections" not in self._metadata:
+                    self._metadata["collections"] = {}
+                self._metadata["collections"][name] = {
+                    "display_name": name,
+                    "department": "",
+                    "description": "",
+                    "created_at": datetime.now().isoformat()
+                }
+                logger.info(f"自动补充向量库元数据: {name}")
+
+        self._save_metadata()
+
         for name, info in self._metadata.get("collections", {}).items():
-            try:
+            collection = self.get_collection(name)
-                collection = self.get_collection(name)
+            result.append(CollectionInfo(
-                result.append(CollectionInfo(
+                name=name,
-                    name=name,
+                display_name=info.get("display_name", name),
-                    display_name=info.get("display_name", name),
+                document_count=collection.count() if collection else 0,
-                    document_count=collection.count() if collection else 0,
+                created_at=info.get("created_at", ""),
-                    created_at=info.get("created_at", ""),
+                department=info.get("department", ""),
-                    department=info.get("department", ""),
+                description=info.get("description", "")
-                    description=info.get("description", "")
+            ))
-                ))
-            except Exception as e:
-                # 只跳过不修改元数据（可能是其他 worker 刚创建的集合）
-                logger.warning(
-                    f"跳过异常向量库 '{name}': {e}"
-                )
-                result.append(CollectionInfo(
-                    name=name,
-                    display_name=info.get("display_name", name),
-                    document_count=0,
-                    created_at=info.get("created_at", ""),
-                    department=info.get("department", ""),
-                    description=info.get("description", "")
-                ))
 
         return result
 
@@ -400,6 +405,4 @@ class CollectionMixin:
         Returns:
             存在返回 True，不存在返回 False
         """
-        # 从磁盘重新加载元数据，确保多 worker 进程间状态一致
-        self._metadata = self._load_metadata()
         return kb_name in self._metadata.get("collections", {})

knowledge/lazy_enhance.py

@@ -25,20 +25,7 @@ def compute_file_hash(file_path: str) -> str:
         return hashlib.md5(file_path.encode()).hexdigest()
 
 
-def _get_embedding_model():
+async def lazy_vlm_description(chunk_id: str, image_path: str, kb_name: str, metadata: dict = None) -> str:
-    """从 RAGEngine 获取 embedding 模型（KnowledgeBaseManager 上没有此属性）"""
-    try:
-        from core.engine import get_engine
-        engine = get_engine()
-        if not engine._initialized:
-            engine.initialize()
-        return engine.embedding_model
-    except Exception as e:
-        logger.warning(f"获取 embedding 模型失败: {e}")
-        return None
-
-
-async def lazy_vlm_description(chunk_id: str, image_path: str, kb_name: str, metadata: dict = None, defer_chromadb: bool = False) -> str:
     """
     懒加载 VLM 描述
 
@@ -49,7 +36,6 @@ async def lazy_vlm_description(chunk_id: str, image_path: str, kb_name: str, met
         image_path: 图片路径（相对路径或绝对路径）
         kb_name: 知识库名称
         metadata: 图片元数据（包含 section、page、caption、上下文等）
-        defer_chromadb: 为 True 时跳过 ChromaDB 更新（仅写文件缓存），避免后台线程写锁竞争
 
     Returns:
         VLM 生成的图片描述
@@ -63,45 +49,23 @@ async def lazy_vlm_description(chunk_id: str, image_path: str, kb_name: str, met
     else:
         full_image_path = image_path
 
-    # 1. 检查缓存（空缓存视为无效，需重新生成）
+    # 1. 检查缓存
     img_hash = compute_file_hash(full_image_path)
     cache_file = VLM_CACHE_DIR / f"{img_hash}.txt"
     if cache_file.exists():
-        cached = cache_file.read_text(encoding='utf-8')
+        logger.info(f"VLM 缓存命中: {image_path}")
-        if len(cached.strip()) >= 5:
+        return cache_file.read_text(encoding='utf-8')
-            logger.info(f"VLM 缓存命中: {image_path}")
-            return cached
-        else:
-            logger.warning(f"VLM 缓存内容过短({len(cached.strip())}字符)，删除并重新生成: {image_path}")
-            try:
-                cache_file.unlink()
-            except OSError:
-                pass
 
     # 2. 调用 VLM（传入元数据）
     logger.info(f"VLM 懒加载: {image_path}")
     kb_manager = get_kb_manager()
     description = kb_manager._generate_image_description(full_image_path, metadata=metadata)
 
-    # 3. 空描述保护：VLM 返回内容过短时不写入缓存和向量库
+    # 3. 写入缓存
-    if not description or len(description.strip()) < 5:
-        logger.warning(f"VLM 返回描述过短({len(description.strip()) if description else 0}字符)，跳过缓存和向量库更新: {image_path}")
-        return description or ''
-
-    # 4. 写入缓存
     VLM_CACHE_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
     cache_file.write_text(description, encoding='utf-8')
 
-    # 5. 更新向量库（metadata + embedding），需校验 chunk_id 非空
+    # 4. 更新向量库（metadata + embedding）
-    # defer_chromadb=True 时跳过（后台线程只写缓存，避免 SQLite 写锁竞争）
-    if defer_chromadb:
-        logger.info(f"延迟 ChromaDB 更新(仅写缓存): {chunk_id}")
-        return description
-
-    if not chunk_id:
-        logger.warning("chunk_id 为空，跳过向量库更新")
-        return description
-
     try:
         collection = kb_manager.get_collection(kb_name)
         result = collection.get(ids=[chunk_id], include=['metadatas'])
@@ -115,7 +79,7 @@ async def lazy_vlm_description(chunk_id: str, image_path: str, kb_name: str, met
 
             # 更新 embedding（使用 VLM 描述重新计算向量）
             # 这样 VLM 描述中的关键词（如"发电量"）才能参与相似度检索
-            embedding_model = _get_embedding_model()
+            embedding_model = kb_manager.embedding_model
             if embedding_model:
                 new_vector = embedding_model.encode(description).tolist()
                 if isinstance(new_vector[0], list):
@@ -127,21 +91,20 @@ async def lazy_vlm_description(chunk_id: str, image_path: str, kb_name: str, met
                     embeddings=[new_vector],
                     documents=[description]  # 同时更新 document 字段
                 )
-                logger.info(f"已更新向量库(embedding+metadata): {chunk_id}")
+                logger.info(f"已更新向量库 embedding: {chunk_id}")
             else:
                 # 无 embedding 模型时只更新 metadata
                 collection.update(
                     ids=[chunk_id],
                     metadatas=[new_metadata]
                 )
-                logger.info(f"已更新向量库(仅metadata,无embedding模型): {chunk_id}")
     except Exception as e:
         logger.warning(f"更新向量库失败: {e}")
 
     return description
 
 
-async def lazy_table_summary(chunk_id: str, table_md: str, kb_name: str, defer_chromadb: bool = False) -> str:
+async def lazy_table_summary(chunk_id: str, table_md: str, kb_name: str) -> str:
     """
     懒加载表格摘要
 
@@ -151,76 +114,50 @@ async def lazy_table_summary(chunk_id: str, table_md: str, kb_name: str, defer_c
         chunk_id: 切片 ID
         table_md: 表格 Markdown 内容
         kb_name: 知识库名称
-        defer_chromadb: 为 True 时跳过 ChromaDB 更新（仅写文件缓存），避免后台线程写锁竞争
 
     Returns:
         LLM 生成的表格摘要
     """
     from knowledge.manager import get_kb_manager
 
-    # 1. 检查缓存（空缓存视为无效）
+    # 1. 检查缓存
     table_hash = hashlib.md5(table_md.encode()).hexdigest()
     cache_file = LLM_CACHE_DIR / f"{table_hash}.txt"
     if cache_file.exists():
-        cached = cache_file.read_text(encoding='utf-8')
+        logger.info(f"LLM 缓存命中: {chunk_id}")
-        if len(cached.strip()) >= 5:
+        return cache_file.read_text(encoding='utf-8')
-            logger.info(f"LLM 缓存命中: {chunk_id}")
-            return cached
-        else:
-            logger.warning(f"LLM 缓存内容过短({len(cached.strip())}字符)，删除并重新生成: {chunk_id}")
-            try:
-                cache_file.unlink()
-            except OSError:
-                pass
 
     # 2. 调用 LLM
     logger.info(f"LLM 懒加载: {chunk_id}")
     kb_manager = get_kb_manager()
     summary = kb_manager._generate_table_summary(table_md, None)
 
-    # 空摘要保护
-    if not summary or len(summary.strip()) < 5:
-        logger.warning(f"LLM 返回摘要过短，跳过缓存和向量库更新: {chunk_id}")
-        return summary or ''
-
     # 3. 写入缓存
     LLM_CACHE_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
     cache_file.write_text(summary, encoding='utf-8')
 
-    # 4. 更新向量库，需校验 chunk_id 非空
+    # 4. 更新向量库（可选）
-    # defer_chromadb=True 时跳过（后台线程只写缓存，避免 SQLite 写锁竞争）
-    if defer_chromadb:
-        logger.info(f"延迟 ChromaDB 更新(仅写缓存): {chunk_id}")
-        return summary
-
-    if not chunk_id:
-        logger.warning("chunk_id 为空，跳过表格向量库更新")
-        return summary
     try:
         collection = kb_manager.get_collection(kb_name)
         result = collection.get(ids=[chunk_id], include=['metadatas'])
         if result['metadatas']:
-            # 新增摘要切片（需要 embedding 模型）
+            # 新增摘要切片
-            embedding_model = _get_embedding_model()
+            embedding_model = kb_manager.embedding_model
-            if embedding_model:
+            vector = embedding_model.encode(summary).tolist()
-                vector = embedding_model.encode(summary).tolist()
+            if isinstance(vector[0], list):
-                if isinstance(vector[0], list):
+                vector = vector[0]
-                    vector = vector[0]
 
-                collection.add(
+            collection.add(
-                    ids=[f"{chunk_id}_summary"],
+                ids=[f"{chunk_id}_summary"],
-                    embeddings=[vector],
+                embeddings=[vector],
-                    documents=[summary],
+                documents=[summary],
-                    metadatas=[{
+                metadatas=[{
-                        **result['metadatas'][0],
+                    **result['metadatas'][0],
-                        'is_summary': True,
+                    'is_summary': True,
-                        'original_doc_id': chunk_id
+                    'original_doc_id': chunk_id
-                    }]
+                }]
-                )
+            )
-                logger.info(f"已新增摘要切片(embedding): {chunk_id}_summary")
+            # 更新原切片标记
-            else:
-                logger.info(f"跳过摘要切片(无embedding模型): {chunk_id}")
-            # 更新原切片标记（不依赖 embedding 模型）
             collection.update(
                 ids=[chunk_id],
                 metadatas=[{**result['metadatas'][0], 'has_summary': True}]
@@ -231,7 +168,7 @@ async def lazy_table_summary(chunk_id: str, table_md: str, kb_name: str, defer_c
     return summary
 
 
-async def enhance_retrieved_chunks(contexts: list, query: str, kb_name: str, defer_chromadb: bool = False):
+async def enhance_retrieved_chunks(contexts: list, query: str, kb_name: str):
     """
     检索后增强：按需调用 LLM/VLM
 
@@ -239,24 +176,23 @@ async def enhance_retrieved_chunks(contexts: list, query: str, kb_name: str, def
         contexts: 检索上下文列表
         query: 用户查询
         kb_name: 知识库名称
-        defer_chromadb: 为 True 时后台线程只写文件缓存，不更新 ChromaDB（避免写锁竞争）
     """
-    import re
-
     for ctx in contexts:
-        try:
+        meta = ctx.get('meta', {})
-            meta = ctx.get('meta', {})
+        chunk_type = meta.get('chunk_type', 'text')
-            chunk_type = meta.get('chunk_type', 'text')
+        image_path = meta.get('image_path', '')
-            image_path = meta.get('image_path', '')
 
-            # 图片切片：懒加载 VLM 描述
+        # 图片切片：懒加载 VLM 描述
-            if chunk_type in ('image', 'chart') and not meta.get('has_vlm_desc'):
+        if chunk_type in ('image', 'chart') and not meta.get('has_vlm_desc'):
-                if image_path:
+            if image_path:
+                try:
                     # 从 doc 字段中提取图号（上下文可能包含"见图2.5"等）
                     doc_text = ctx.get('doc', '')
+                    import re
 
                     # 提取图号（从前文/后文中）
                     figure_number = ""
+                    # 匹配 "见图2.5"、"图2.5"、"见图 2.5" 等
                     fig_match = re.search(r'[见如]?图\s*(\d+\.?\d*)', doc_text)
                     if fig_match:
                         figure_number = fig_match.group(1)
@@ -274,73 +210,78 @@ async def enhance_retrieved_chunks(contexts: list, query: str, kb_name: str, def
                         'page': meta.get('page'),
                         'caption': meta.get('caption', ''),
                         'source': meta.get('source', ''),
-                        'figure_number': figure_number,
+                        'figure_number': figure_number,  # 添加提取的图号
-                        'doc_text': doc_text
+                        'doc_text': doc_text  # 添加完整文档文本
                     }
                     vlm_desc = await lazy_vlm_description(
-                        meta.get('chunk_id', ''),
+                        meta.get('id', ''),
                         image_path,
                         kb_name,
-                        metadata=image_metadata,
+                        metadata=image_metadata
-                        defer_chromadb=defer_chromadb
                     )
-                    if vlm_desc:
+                    ctx['doc'] = vlm_desc
-                        ctx['doc'] = vlm_desc
+                    ctx['vlm_enhanced'] = True
-                        ctx['vlm_enhanced'] = True
+                except Exception as e:
+                    logger.warning(f"VLM 懒加载失败: {e}")
 
-            # 表格切片：同时处理摘要和关联图片的 VLM 描述
+        # 表格切片：同时处理摘要和关联图片的 VLM 描述
-            elif chunk_type == 'table':
+        elif chunk_type == 'table':
-                doc_text = ctx.get('doc', '')
+            doc_text = ctx.get('doc', '')
 
-                # 1. 懒加载表格摘要（高分切片）
+            # 1. 懒加载表格摘要（高分切片）
-                if not meta.get('has_summary'):
+            if not meta.get('has_summary'):
-                    score = ctx.get('score', 0)
+                score = meta.get('score', 0)
-                    if score > 0.7:
+                if score > 0.7:  # 只对高相关表格生成摘要
+                    try:
                         summary = await lazy_table_summary(
-                            meta.get('chunk_id', ''),
+                            meta.get('id', ''),
                             doc_text,
-                            kb_name,
+                            kb_name
-                            defer_chromadb=defer_chromadb
                         )
-                        if summary:
+                        # 摘要作为补充信息
-                            ctx['summary'] = summary
+                        ctx['summary'] = summary
-                            ctx['llm_enhanced'] = True
+                        ctx['llm_enhanced'] = True
+                    except Exception as e:
+                        logger.warning(f"表格摘要懒加载失败: {e}")
+
+            # 2. 表格有关联图片时，懒加载 VLM 描述
+            if image_path and not meta.get('has_vlm_desc'):
+                try:
+                    import re
 
-                # 2. 表格有关联图片时，懒加载 VLM 描述
-                if image_path and not meta.get('has_vlm_desc'):
                     # 提取表号（如 "表2.2"、"见表2.1"）
                     table_number = ""
+                    # 匹配 "表2.2"、"见表2.2"、"见表 2.2" 等
                     table_match = re.search(r'[见如]?表\s*(\d+\.?\d*)', doc_text)
                     if table_match:
                         table_number = table_match.group(1)
 
+                    # 如果 doc 中没有，尝试从 section 中提取
                     section = meta.get('section') or meta.get('section_path', '')
                     if not table_number and section:
                         table_match = re.search(r'[见如]?表\s*(\d+\.?\d*)', section)
                         if table_match:
                             table_number = table_match.group(1)
 
+                    # 构建表格图片元数据
                     table_image_metadata = {
                         'section': section,
                         'page': meta.get('page'),
                         'caption': meta.get('caption', ''),
                         'source': meta.get('source', ''),
-                        'table_number': table_number,
+                        'table_number': table_number,  # 表号
-                        'figure_number': table_number,
+                        'figure_number': table_number,  # 兼容字段
                         'doc_text': doc_text,
-                        'is_table': True
+                        'is_table': True  # 标记为表格图片
                     }
                     vlm_desc = await lazy_vlm_description(
-                        meta.get('chunk_id', ''),
+                        meta.get('id', ''),
                         image_path,
                         kb_name,
-                        metadata=table_image_metadata,
+                        metadata=table_image_metadata
-                        defer_chromadb=defer_chromadb
                     )
-                    if vlm_desc:
+                    # 表格图片描述作为补充信息
-                        ctx['image_description'] = vlm_desc
+                    ctx['image_description'] = vlm_desc
-                        ctx['vlm_enhanced'] = True
+                    ctx['vlm_enhanced'] = True
-
+                except Exception as e:
-        except Exception as e:
+                    logger.warning(f"表格图片 VLM 懒加载失败: {e}")
-            chunk_id = ctx.get('meta', {}).get('chunk_id', '?')
-            logger.warning(f"增强切片失败(chunk_id={chunk_id}): {e}")

knowledge/manager.py

@@ -29,11 +29,6 @@
 import os
 import json
 import threading
-try:
-    import fcntl
-    _HAS_FCNTL = True
-except ImportError:
-    _HAS_FCNTL = False  # Windows 环境无 fcntl
 from typing import List, Dict, Optional, Tuple
 from pathlib import Path
 import logging
@@ -139,36 +134,22 @@ class KnowledgeBaseManager(
         logger.info(f"知识库管理器初始化完成，路径: {self.base_path}，发现 {len(existing_kbs)} 个向量库: {existing_kbs}")
 
     def _load_metadata(self) -> dict:
-        """加载元数据（带文件锁）"""
+        """加载元数据"""
         metadata_path = os.path.join(self.base_path, KB_METADATA_FILE)
         if os.path.exists(metadata_path):
             try:
                 with open(metadata_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                    if _HAS_FCNTL:
+                    return json.load(f)
-                        fcntl.flock(f.fileno(), fcntl.LOCK_SH)
-                    try:
-                        return json.load(f)
-                    finally:
-                        if _HAS_FCNTL:
-                            fcntl.flock(f.fileno(), fcntl.LOCK_UN)
             except Exception as e:
                 logger.error(f"加载元数据失败: {e}")
         return {"collections": {}}
 
     def _save_metadata(self):
-        """保存元数据（带文件锁，防止并发写入覆盖）"""
+        """保存元数据"""
         metadata_path = os.path.join(self.base_path, KB_METADATA_FILE)
         try:
             with open(metadata_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
-                if _HAS_FCNTL:
+                json.dump(self._metadata, f, ensure_ascii=False, indent=2)
-                    fcntl.flock(f.fileno(), fcntl.LOCK_EX)
-                try:
-                    json.dump(self._metadata, f, ensure_ascii=False, indent=2)
-                    f.flush()
-                    os.fsync(f.fileno())
-                finally:
-                    if _HAS_FCNTL:
-                        fcntl.flock(f.fileno(), fcntl.LOCK_UN)
         except Exception as e:
             logger.error(f"保存元数据失败: {e}")
 
@@ -602,7 +583,7 @@ class KnowledgeBaseManager(
         try:
             from config import get_llm_client, DASHSCOPE_MODEL
             client = get_llm_client()
-            summary = call_llm(client, prompt, DASHSCOPE_MODEL, max_tokens=2048)
+            summary = call_llm(client, prompt, DASHSCOPE_MODEL, max_tokens=512)
             return summary.strip() if summary else ""
         except Exception as e:
             logger.warning(f"生成表格摘要失败: {e}")
@@ -661,31 +642,13 @@ class KnowledgeBaseManager(
                         ]
                     }
                 ],
-                max_tokens=2048  # mimo-v2.5 推理模型思考链消耗 ~1000 token，需留足输出空间
+                max_tokens=512
             )
 
             description = response.choices[0].message.content
 
-            # 推理模型兼容：content 为空时从 reasoning_content 提取
-            if not description or not description.strip():
-                reasoning = getattr(response.choices[0].message, 'reasoning_content', None)
-                if reasoning and reasoning.strip():
-                    import re
-                    # 尝试从思考链中提取有用文本（去掉 <think> 标签后的内容）
-                    cleaned = re.sub(r'', '', reasoning, flags=re.DOTALL).strip()
-                    if cleaned:
-                        logger.info(f"VLM content为空，从reasoning_content提取描述: {image_path}")
-                        description = cleaned
-                    else:
-                        description = reasoning.strip()
-
-            if not description:
-                logger.warning(f"VLM 返回空描述: {image_path}")
-                return ""
-
             # 缓存结果
             import hashlib
-            import re as _re
             img_hash = hashlib.md5(img_path.read_bytes()).hexdigest()
             cache_dir = Path('.data/cache/vlm')
             cache_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

services/feedback.py

@@ -616,7 +616,7 @@ class FeedbackService:
                 prompt=prompt,
                 model=self.model,
                 temperature=0.7,
-                max_tokens=200
+                max_tokens=512
             )
 
             if not response:

services/session.py

@@ -159,7 +159,7 @@ class SessionManager:
                 SELECT id, role, content, metadata, created_at
                 FROM messages
                 WHERE session_id = ?
-                ORDER BY created_at DESC
+                ORDER BY created_at DESC, id DESC
                 LIMIT ?
             ''', (session_id, limit))