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基于缓存审查报告 + Claude Code 交叉审查的反馈： P0+ 语义缓存版本失效: - sync.py: 文档变更后清空语义缓存，防止返回过时的 images/sources - document_routes.py: 删除文档时同步清理缓存 - kb_routes.py: 删除向量库时同步清理缓存 P1.5 cache_type 包含式校验: - intent_analyzer.py: != "rag_answer" 改为 == "intent_analysis" P2+ Rerank Cache 版本失效: - cache.py: increment_kb_version 时同时清空 rerank_cache P1+P6 死代码清理: - agentic.py: 移除未使用的 SemanticCache 实例和相关导入 - agentic_base.py: 移除未使用的语义缓存配置导入 - cache.py: 移除 _compute_doc_hash 和未使用的 doc_ids 参数 - engine.py: 移除 set_query_result 调用中的 doc_ids 参数 P7 缓存质量门槛: - config.py: CACHE_MIN_SCORE 从 0.0 改为 0.3
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Python
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Python
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Agentic RAG - 基础模块
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包含常量、导入和共享配置
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import logging
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# 配置日志
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# 尝试导入搜索API配置
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try:
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from config import SERPER_API_KEY
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HAS_SERPER = True
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except ImportError:
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HAS_SERPER = False
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SERPER_API_KEY = None
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# LLM 预算控制
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try:
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from core.llm_budget import get_budget_controller, should_use_agent, CallType
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HAS_BUDGET = True
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except ImportError:
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HAS_BUDGET = False
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CallType = None
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# LLM 配置
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try:
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from config import API_KEY, BASE_URL, MODEL
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except ImportError:
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API_KEY = None
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BASE_URL = None
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MODEL = None
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# 来源标记
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SOURCE_KB = "知识库"
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SOURCE_WEB = "网络搜索"
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# Context Compression 配置
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MAX_CONTEXT_TOKENS = 8000 # 最大上下文 token 数（与生产路径对齐）
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MAX_CONTEXT_COUNT = 20 # 最大上下文数量
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RERANK_THRESHOLD = 0.3 # Rerank 过滤阈值
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# Answer Grounding 配置
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MAX_GROUNDING_RETRY = 1 # 幻觉修正最多重试次数
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