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- 全面重写文档，反映统一编排路径和四层缓存架构 - 添加 Query Cache 修复说明和语义缓存集成文档 - 重命名 Agentic_RAG完整指南.md → RAG系统完整指南.md - 同步更新开发与系统模块说明.md 中的引用链接
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# RAG 系统完整指南
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> **版本**: v4.0（统一编排 + 四层缓存修复）
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> **生产入口**: `api/chat_routes.py::rag()` → `generate()` → `core/engine.py`
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> **最后更新**: 2026-06-05
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> 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。
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## 一、功能概述
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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：
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| 功能 | 说明 | 实现位置 |
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|------|------|----------|
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| **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` |
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| **混合检索** | 向量检索 + BM25 + RRF 融合 + Rerank 重排 | `core/engine.py` |
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| **四层缓存** | Query + Embedding + Rerank（LRU）+ 语义缓存（FAISS） | `core/cache.py` + `core/semantic_cache.py` |
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| **流式生成** | SSE 流式答案输出，逐 token 推送 | `core/engine.py::generate_answer_stream()` |
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| **引用标注** | 自动标注信息来源和引用编号 | `api/chat_routes.py::_attach_citations()` |
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| **富媒体** | 图片/表格的智能提取与展示 | `api/chat_routes.py` |
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| **查询理解** | 查询分解、扩展、MMR 去重、自适应 TopK | `core/` 各独立模块 |
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| **安全护栏** | 敏感信息过滤、Prompt 安全守卫 | `api/response_utils.py`、`core/prompt_guard.py` |
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## 二、系统架构
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### 2.1 整体架构图
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 用户输入 │
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└────────────────────────────┬────────────────────────────────────────┘
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↓
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 语义缓存检查 (SemanticCache - FAISS) │
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│ cosine ≥ 0.92 → 命中则直接返回缓存结果 │
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│ 跳过检索 + 生成全流程（~100ms vs ~9s） │
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└────────────────────────────┬────────────────────────────────────────┘
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↓ 未命中
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 意图分析 (IntentAnalyzer) │
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│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
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│ │ 改写查询 │ │ 双层判断 │ │ 子查询拆分 │ │
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│ │ (指代消解) │ │ (是否检索) │ │ (对比/推理) │ │
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│ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ │
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└─────────┼──────────────────┼──────────────────┼─────────────────────┘
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↓ ↓ ↓
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┌──────────┐ ┌──────────────────────────────────────────┐
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│ 直接回答 │ │ 统一编排流程 │
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│ (LLM) │ │ 1. 混合检索 (engine.search_knowledge) │
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└──────────┘ │ 2. 上下文提取 + 来源去重 │
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│ 3. 图片补充检索 + 打分选择 │
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│ 4. 构建上下文 │
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│ 5. 流式答案生成 (engine.generate_stream) │
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│ 6. 答案图号对齐 + 引用标注 │
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│ 7. 敏感信息过滤 │
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│ 8. 语义缓存写入 + SSE finish │
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└────────────────────┬─────────────────────┘
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↓
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 检索层 (RAGEngine) │
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│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
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│ │ 查询缓存 │ │ 向量检索 │ │ BM25 检索 │ │
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│ │ (LRU 500) │ │ (语义匹配) │ │ (关键词匹配) │ │
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│ │ 命中直接返回│ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ │
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│ └──────────────┘ └─────────────────┘ │
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│ ↓ │
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│ ┌──────────────┐ │
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│ │ RRF 融合 │ ← 动态权重（查询类型/长度驱动）│
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│ └──────┬───────┘ │
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│ ↓ │
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│ ┌───────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
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│ │ 废止过滤 │→ │ Rerank 重排 │→ │ MMR 去重 │ │
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│ └───────────┘ │ (云端API) │ └──────┬───────┘ │
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│ └──────┬───────┘ ↓ │
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│ ┌───────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
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│ │ FAQ 加权 │→ │ 黑名单过滤 │→ │ 时间衰减 │ │
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│ └───────────┘ └──────────────┘ └──────┬───────┘ │
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│ ↓ │
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│ ┌───────────────┐ ┌──────────────┐ │
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│ │ 上下文扩展 │→ │ 自适应 TopK │ │
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│ └───────────────┘ └──────────────┘ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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↓
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 答案生成 (LLM 流式) │
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│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 整合多源信息 + 标注来源 + 引用编号 + SSE 流式输出 │ │
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│ └────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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### 2.2 编排方式
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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：
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- **意图分析**：`core/intent_analyzer.py` 的 `analyze_intent()`
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- **检索管线**：`core/engine.py` 的 `search_knowledge()`
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- **流式生成**：`core/engine.py` 的 `generate_answer_stream()`
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- **引用标注**：`api/chat_routes.py` 内的 `_attach_citations()`
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- **缓存系统**：`core/cache.py` 的 `RAGCacheManager` 单例 + `core/semantic_cache.py` 的 `SemanticCache` 单例
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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。
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## 三、四层缓存架构
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### 3.1 缓存层次概览
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| 层次 | 缓存类型 | 存储结构 | 容量 | TTL | 作用 |
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|------|----------|----------|------|-----|------|
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| 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 |
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| 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 |
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| L3 | Rerank Cache | LRU (OrderedDict) | 1000 条 | 1 小时 | 缓存 Rerank 分数，避免重复调用 Reranker |
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| L4 | Semantic Cache | FAISS IndexFlatIP | 10000 条 | 无过期 | 语义级缓存，相似查询也能命中 |
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### 3.2 Query Cache
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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。
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**缓存键设计**：`{query_hash}:{kb_name}:{kb_version}`
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- 基于查询文本哈希 + 知识库名称 + 知识库版本号
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- 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
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**已修复的问题**：
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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。
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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`。
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### 3.3 Embedding Cache
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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）。
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### 3.4 Rerank Cache
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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。
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### 3.5 语义缓存（Semantic Cache）
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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。
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**工作机制**：
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```
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用户查询 → embedding 编码 → FAISS 向量检索
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→ cosine ≥ 0.92 → 命中：返回缓存的 answer + sources + citations（~100ms）
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→ cosine < 0.92 → 未命中：执行完整 RAG 流程后写入缓存
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```
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**集成位置**：
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- **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）
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- **写入**：在 `generate()` 函数生成完整答案后、发送 `finish` 事件之前
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- **缓存内容**：answer、sources、citations、images、tables
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**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）。
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### 3.6 缓存失效机制
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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：
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- 每个缓存条目关联 `kb_version`
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- 知识库文档变更时 `kb_version` 递增
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- 读取时检查 `kb_version` 是否匹配，不匹配则视为过期
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语义缓存（L4）当前无 TTL 过期机制，仅受 `max_size=10000` 容量限制。
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### 3.7 缓存配置
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```python
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# config.py / config.example.py
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# 查询结果缓存
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QUERY_CACHE_ENABLED = True
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QUERY_CACHE_SIZE = 500
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QUERY_CACHE_TTL = 3600 # 秒
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# Embedding 缓存
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EMBEDDING_CACHE_ENABLED = True
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EMBEDDING_CACHE_SIZE = 2000
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EMBEDDING_CACHE_TTL = 86400 # 24小时
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# Rerank 缓存
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RERANK_CACHE_ENABLED = True
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RERANK_CACHE_SIZE = 1000
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RERANK_CACHE_TTL = 3600
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# 语义缓存
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SEMANTIC_CACHE_ENABLED = True
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SEMANTIC_CACHE_THRESHOLD = 0.92 # cosine 相似度阈值
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# 缓存写入最低置信度
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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
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```
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### 3.8 部署注意事项
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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：
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- **单 Worker**：Gunicorn 默认 1 个 worker，所有请求共享同一缓存实例，缓存有效
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- **多 Worker**：每个 worker 有独立缓存，不共享，缓存效率降低
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- **冷启动**：进程重启后缓存全部丢失，需重新预热
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- **`max_requests=1000`**：Gunicorn worker 定期重启会导致缓存周期性清空
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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`）。
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## 四、意图分析流程
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### 4.1 IntentAnalyzer 双层判断
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意图分析由 `core/intent_analyzer.py` 的 `IntentAnalyzer` 类完成，采用 **LLM 驱动** 的双层判断：
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```
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用户输入 + 对话历史
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↓
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┌─────────────────────────────────────────────┐
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│ IntentAnalyzer.analyze() │
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│ │
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│ Step 1: 查询改写 │
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│ - 指代消解："那请假呢" → "出差相关请假流程"│
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│ - 省略补全："标准" → "差旅报销标准" │
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│ - 语义缓存：相似问题复用结果 │
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│ │
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│ Step 2: 双层判断 │
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│ - 第一层：历史上下文是否可答？ │
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│ - 第二层：是否需要外部知识（检索）？ │
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│ │
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│ Step 3: 子查询拆分（对比/推理类） │
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│ - "年假和调休的区别" → ["年假规定", "调休规定"]│
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└─────────────────────────────────────────────┘
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↓
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IntentAnalysis:
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- rewritten_query: 改写后的查询
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- use_context: 是否使用上下文
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- need_retrieval: 是否需要检索
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- sub_queries: 子查询列表
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- intent: factual/comparison/reasoning/instruction/other
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```
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### 4.2 QueryClassifier 规则分类
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`core/query_classifier.py` 提供无 LLM 调用的快速规则分类：
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| 查询类型 | 说明 | 示例 |
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|----------|------|------|
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| `META` | 元问题（文件列表、权限） | "有哪些文档？" |
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| `REALTIME` | 实时信息 | "今天天气" |
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| `SIMPLE` | 简单单属性查询 | "出差标准" |
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| `FACT` | 事实查询 | "差旅补贴标准是多少" |
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| `ENUMERATION` | 枚举/清单/条款 | "严禁哪些情形" |
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| `COMPARISON` | 比较分析 | "年假和调休的区别" |
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| `PROCESS` | 流程指引 | "如何申请调岗" |
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| `FILE_SPECIFIC` | 特定文件内查询 | "xxx.pdf中有哪些图片" |
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## 五、检索管线详解
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### 5.1 完整检索流程
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search_knowledge(query, top_k=30)
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│
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├─ 1. 查询缓存检查 → 命中则直接返回
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│
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├─ 2. 子查询并行检索（如有 sub_queries）
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│ └─ 各子查询独立检索后合并去重
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│
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├─ 3. 查询拆分（QueryDecomposer）
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│ └─ 对比/推理类查询自动拆分
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│
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├─ 4. 查询扩展（QueryExpansion）
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│ └─ 同义词/语义扩展（threshold=0.8）
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│
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├─ 5. 多知识库检索（USE_MULTI_KB=True）
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│ ├─ 各向量库并行检索（ThreadPoolExecutor）
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│ ├─ 每个库: 向量检索 + BM25 + 图片独立召回
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│ ├─ FAQ 集合独立召回
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│ └─ RRF 融合
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│
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├─ 6. 废止切片过滤（status != "active"）
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│
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├─ 7. 章节过滤（查询提到章节时优先匹配）
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│
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├─ 8. ★ Rerank 重排 ★（云端 DashScope qwen3-rerank 或本地 BGE）
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│ └─ rerank_results(query, results, top_k)
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│ └─ 由 RERANK_BACKEND 控制（local/cloud/fallback）
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│
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├─ 9. MMR 去重
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│ ├─ 语义向量版（MMR_USE_EMBEDDING=True）
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│ └─ 文本 Jaccard 版（MMR_USE_EMBEDDING=False，生产推荐）
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│
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├─ 10. FAQ 分数加权（Score Boosting）
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│
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├─ 11. 黑名单过滤（负反馈降权）
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│
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├─ 12. 时间衰减（Time Decay）
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│
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├─ 13. 上下文扩展（Rerank 后，补充相邻切片）
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│
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├─ 14. 自适应 TopK（根据置信度调整返回数量）
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│
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└─ 15. 缓存写入 → 返回结果
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```
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### 5.2 混合检索代码示例
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```python
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# 向量检索（语义相似）
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vector_results = collection.query(query_embeddings=[query_vector], n_results=recall_k)
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# BM25 检索（关键词匹配）
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bm25_results = bm25_index.search(query, top_k=recall_k)
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# FAQ 独立召回
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faq_results = faq_collection.query(query_embeddings=[query_vector], n_results=3)
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# 图片独立召回（P0 通道）
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image_results = collection.query(
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query_embeddings=[query_vector], n_results=5,
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where={"chunk_type": {"$in": ["image", "chart", "table"]}}
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)
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# RRF 融合（动态权重）
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fused = reciprocal_rank_fusion([vector_results, bm25_results], weights=[vector_w, bm25_w])
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# Rerank 重排（云端 DashScope qwen3-rerank 或本地 BGE）
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reranked = rerank_results(query, fused, top_k=15)
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# MMR 去重
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mmr_results = mmr_rerank(query_emb, reranked, top_k=30, lambda_param=0.5)
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```
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### 5.3 RRF 融合算法
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```
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RRF分数 = Σ (权重 / (k + 排名位置))
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示例（k=60）：
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文档A: 向量排名1 → 0.5/(60+1) = 0.00820
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BM25排名3 → 0.5/(60+3) = 0.00794
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总分 = 0.01614
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动态权重策略：
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- 短查询（<15字）: BM25权重↑ (0.6), 向量权重↓ (0.4)
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- 长查询（>50字）: 向量权重↑ (0.7), BM25权重↓ (0.3)
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||
- 查询类型驱动: FACT→BM25优先, PROCESS→向量优先
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```
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### 5.4 Rerank 重排
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**后端**：支持三种模式，由 `RERANK_BACKEND` 环境变量控制
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| RERANK_BACKEND | 说明 |
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|----------------|------|
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| `"cloud"` | 仅使用云端 DashScope `qwen3-rerank` API |
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| `"local"` | 仅使用本地 `BAAI/bge-reranker-base`（CrossEncoder / ONNX） |
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| `"fallback"` | 优先云端，失败时自动回退本地（推荐生产环境） |
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**云端 Reranker（推荐）**：
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```python
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# config.py
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RERANK_BACKEND = os.getenv("RERANK_BACKEND", "local")
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RERANK_CLOUD_MODEL = "qwen3-rerank"
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RERANK_CLOUD_API_KEY = os.getenv("RERANK_CLOUD_API_KEY", DASHSCOPE_API_KEY)
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RERANK_CLOUD_BASE_URL = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-api/v1/reranks"
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||
RERANK_CLOUD_TIMEOUT = 15
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```
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||
`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。
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**本地 Reranker（备选）**：
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```python
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def rerank_results(self, query, results, top_k=5):
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pairs = [(query, doc) for doc in results['documents'][0]]
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||
scores = self.reranker.predict(pairs) # CrossEncoder / ONNXReranker / CloudReranker
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sorted_indices = np.argsort(scores)[::-1]
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||
# 返回 top_k 个最高分结果
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||
```
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||
**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。
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---
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## 六、生产 /rag 完整流程
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入口 `api/chat_routes.py::rag() → generate()`：
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||
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||
```
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POST /rag (SSE 流式)
|
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↓
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||
[chat_routes.generate()]
|
||
│
|
||
├─ 发 SSE: start
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||
│
|
||
├─ 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
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│ +云端Rerank+MMR去重+FAQ加权+黑名单+时间衰减
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||
│ +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）
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||
│ └─[DEV] 发 SSE: chunks_retrieved
|
||
│ └─ 发 SSE: sources
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||
│
|
||
├─ 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
|
||
│
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||
├─ 7. 流式答案生成 engine.generate_answer_stream()
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||
│ └─ 逐 token 发 SSE: chunk
|
||
│
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||
├─ 8. 答案图号对齐过滤
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||
├─ 9. 引用标注 _attach_citations()
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||
├─ 10. 敏感信息过滤 filter_response()
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||
├─ 11. 语义缓存写入 SemanticCache.set() # 写入缓存供后续命中
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||
├─ 12. 发 SSE: finish（answer + sources + citations + images + timing）
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||
└─[异常] 发 SSE: error
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```
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### SSE 事件序列
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| SSE 事件 `type` | 含义 |
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|----------------|------|
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| `start` | 请求开始处理 |
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| `intent_result` | 意图分析结果 [DEV] |
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| `retrieval_debug` | 检索管线各步骤 [DEV] |
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| `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] |
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||
| `context_built` | 最终上下文构建 [DEV] |
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| `chunk` | 流式答案的每个 token |
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| `finish` | 含 `timing`、`sources`、`citations`、`images` |
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| `error` | 处理异常时的错误信息 |
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> 标注 [DEV] 的事件仅在 `IS_DEV=True` 时发送。
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---
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## 七、API 调用方式
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### 7.1 SSE 流式问答（主要接口）
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```bash
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curl -X POST http://localhost:5001/rag \
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||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-H "Authorization: Bearer mock-token-admin" \
|
||
-d '{
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||
"query": "出差补助标准是什么？",
|
||
"chat_history": []
|
||
}'
|
||
```
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||
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||
**响应格式**：SSE（Server-Sent Events）流式返回
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||
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```
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event: token
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||
data: {"text": "根据"}
|
||
|
||
event: token
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||
data: {"text": "规定"}
|
||
|
||
...
|
||
|
||
event: finish
|
||
data: {"answer": "完整答案", "sources": [...], "citations": [...], "images": [...], "duration_ms": 200}
|
||
```
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||
### 7.2 代码调用
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```python
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from core.engine import get_engine
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||
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# 初始化引擎
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||
engine = get_engine()
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||
|
||
# 检索
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||
result = engine.search_knowledge("出差补助标准是什么？", top_k=10)
|
||
|
||
# 流式生成答案
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||
for token in engine.generate_answer_stream(query, context, history=history):
|
||
print(token, end="", flush=True)
|
||
```
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||
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||
### 7.3 缓存统计查询
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||
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||
```bash
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||
# 查看各层缓存命中率和统计
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||
curl http://localhost:5001/cache/stats \
|
||
-H "Authorization: Bearer mock-token-admin"
|
||
```
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||
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||
返回示例：
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||
```json
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||
{
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||
"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}
|
||
}
|
||
```
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||
|
||
> 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。
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## 八、配置说明
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### 8.1 LLM 配置
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```python
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# config.py
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DASHSCOPE_API_KEY = "your-api-key" # 通义千问 API
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DASHSCOPE_BASE_URL = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
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||
DASHSCOPE_MODEL = "qwen3.6-flash" # 文本生成模型（主力 LLM）
|
||
INTENT_MODEL = "qwen-turbo" # 意图分析模型（轻量快速）
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||
VLM_MODEL = "qwen-vl-plus" # 视觉语言模型（图片描述）
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||
RAG_CHAT_MODEL = "qwen3.6-flash" # RAG 对话模型
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```
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||
### 8.2 检索参数
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||
```python
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# 混合检索
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||
USE_MULTI_KB = True # 多向量库模式
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USE_HYBRID_SEARCH = True # 向量 + BM25 混合检索
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||
VECTOR_WEIGHT = 0.5 # 向量检索权重
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||
BM25_WEIGHT = 0.5 # BM25 检索权重
|
||
RAG_SEARCH_TOP_K = 30 # 最终返回结果数
|
||
RAG_SEARCH_CANDIDATES = 100 # 候选池大小
|
||
RECALL_MULTIPLIER = 3 # 候选池最小倍数
|
||
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||
# 重排序
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||
USE_RERANK = True # 启用重排序
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||
RERANK_BACKEND = "local" # "local"=本地模型, "cloud"=云端API, "fallback"=优先云端失败回退本地
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||
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）
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# RRF 融合
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RRF_K = 60 # RRF 常数
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DYNAMIC_RRF_ENABLED = True # 动态权重
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# MMR 去重
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MMR_ENABLED = True
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MMR_USE_EMBEDDING = False # True=语义向量（慢），False=文本Jaccard相似度（快，生产推荐）
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||
MMR_TOP_K = 30 # MMR 保留数
|
||
MMR_LAMBDA = 0.5 # 相关性 vs 多样性权衡
|
||
```
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||
### 8.3 设备配置
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||
```python
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||
DEVICE = "auto" # auto / cuda / cpu / cuda:0
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||
EMBEDDING_DEVICE = DEVICE # 向量模型设备
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||
RERANK_DEVICE = DEVICE # Rerank 模型设备
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```
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## 九、文件结构
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```
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core/ # RAG 核心引擎
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├── engine.py # RAGEngine 单例（检索主流程、Rerank、RRF、流式生成）
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├── cache.py # 三层 LRU 缓存管理器（Query/Embedding/Rerank）
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├── semantic_cache.py # 语义缓存（FAISS IndexFlatIP）
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||
├── bm25_index.py # BM25Index（关键词检索）
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||
├── chunker.py # 文本分块器
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||
├── mmr.py # MMR 去重（语义向量版 + 文本 Jaccard 版）
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||
├── query_classifier.py # QueryClassifier（规则快速分类）
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├── intent_analyzer.py # IntentAnalyzer（LLM 意图分析）
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||
├── query_decomposer.py # QueryDecomposer（复杂查询拆分）
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||
├── query_expansion.py # 查询扩展
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||
├── adaptive_topk.py # AdaptiveTopK（自适应 TopK）
|
||
├── 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（当前未接入生产流程）
|
||
├── reasoning_reflector.py # 推理反思（当前未接入生产流程）
|
||
├── loop_guard.py # 循环防护（当前未接入生产流程）
|
||
├── prompt_guard.py # Prompt 安全守卫
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||
├── llm_budget.py # LLM 调用预算控制
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├── llm_utils.py # LLM 调用工具函数
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├── status_codes.py # 状态码定义
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└── constants.py # 公共常量
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knowledge/ # 知识库管理
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├── manager.py # KnowledgeBaseManager（7 个 Mixin 组合）
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├── router.py # KnowledgeBaseRouter（智能知识库路由）
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├── sync.py # KnowledgeSyncService（文件变更监控+增量向量化）
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├── base.py # 知识库基类定义
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||
├── collection.py # 集合（Collection）CRUD 操作
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├── document.py # 文档管理（上传/删除/状态流转）
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||
├── document_versions.py # 文档版本管理
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||
├── chunk.py # 分块操作（创建/查询/更新）
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||
├── index.py # 索引管理（BM25 构建/重建）
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||
├── search.py # 知识库内搜索
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||
├── processing.py # 文档处理流水线（解析→分块→向量化）
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├── permission.py # 权限控制（角色/部门级访问控制）
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├── lazy_enhance.py # 延迟增强（按需生成摘要/关键词）
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└── cleanup.py # 清理操作（孤立切片/过期数据）
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api/ # API 路由层
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├── __init__.py # create_app() 工厂
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├── chat_routes.py # /chat, /rag(SSE), /search（核心编排入口）
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├── kb_routes.py # /collections
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├── document_routes.py # /documents/*
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||
├── sync_routes.py # /sync
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||
├── session_routes.py # /sessions（会话管理）
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├── image_routes.py # /images（图片访问/上传）
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├── feedback_routes.py # /feedback（用户反馈/点赞/踩）
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||
├── auth_routes.py # /auth（认证/登录/Token）
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├── audit_routes.py # /audit（审计日志）
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└── response_utils.py # 响应工具函数
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services/ # 业务服务层
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├── session.py # 会话管理服务
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├── feedback.py # 反馈处理服务
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└── outline.py # 大纲生成服务
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graph/ # （已清空，Graph RAG 不再使用）
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auth/ # 认证与安全
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├── gateway.py # API 网关认证
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└── security.py # 安全工具（Token 验证/权限检查）
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repositories/ # 数据持久层
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├── session_repo.py # 会话仓储接口
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├── sqlite_session_repo.py # SQLite 会话仓储实现
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└── stateless_session_repo.py # 无状态会话仓储
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parsers/ # 文档解析器
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├── mineru_parser.py # MinerU PDF/DOCX/PPTX 解析
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├── excel_parser.py # Excel 解析
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├── txt_parser.py # 纯文本解析
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├── image_extractor.py # 图片提取器（从文档中提取/处理图片）
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└── pdf_mineru.py # MinerU PDF 辅助入口
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exam_pkg/ # 出题系统
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├── api.py # 出题/批阅 API
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├── generator.py # 试题生成（Dify 工作流）
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├── grader.py # 试卷批阅
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├── manager.py # 出题管理器（核心业务逻辑）
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└── local_db.py # 本地数据库（SQLite）
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tools/ # 运维/分析工具
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├── export_chunks.py # 导出切片
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├── llm_evaluator.py # LLM 评估器
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├── chunk_analyzer.py # 切片质量分析
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├── chunk_metrics.py # 切片指标统计
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├── chunk_report.py # 切片报告生成
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├── clean_vector_store.py # 清理向量库
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├── rebuild_pdf_vectors.py # 重建 PDF 向量
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└── upload_test_files.py # 上传测试文件
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deploy/ # 部署配置
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├── Dockerfile # 开发环境 Docker
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├── Dockerfile.prod # 生产环境 Docker
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├── docker-compose.yml # 开发环境编排
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├── docker-compose.prod.yml # 生产环境编排
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├── nginx.conf # Nginx 反向代理配置
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├── gunicorn.conf.py # Gunicorn WSGI 配置
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└── wsgi.py # WSGI 入口
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reports/ # 分析报告
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├── cache_performance_report.md # 缓存性能验证报告
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└── redis_migration_plan.md # Redis 缓存迁移方案（规划中）
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config/ # 运行时配置
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└── banned_words.txt # 敏感词库
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```
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## 十、与传统 RAG 对比
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| 特性 | 传统 RAG | 本系统 |
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|------|---------|--------|
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| 意图判断 | 无 | IntentAnalyzer LLM 双层判断 |
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| 查询改写 | 无 | 口语化→专业术语 + 实体补全 + 指代消解 |
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| 检索方式 | 单一向量检索 | 向量 + BM25 + FAQ + 图片独立召回 |
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| 融合算法 | 无 | RRF 动态权重融合 |
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| 去重 | 无 | MMR 语义去重 |
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| 重排序 | 无 | 云端 qwen3-rerank API（支持本地 BGE 回退） |
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| 问题分解 | 无 | 自动拆分对比/推理类查询 |
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| 闲聊处理 | 无 | 意图分析自动判断 |
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| 缓存体系 | 无 | 四层缓存（Query + Embedding + Rerank + 语义缓存） |
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| 语义缓存 | 无 | FAISS 向量索引，相似查询复用（92x 加速） |
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| 自适应 TopK | 固定 top_k | 根据置信度动态调整 |
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| 上下文理解 | 无 | 多轮对话 + 历史上下文 |
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| 响应时间 | ~2秒 | 首次 ~3-8秒 / 缓存命中 ~100-200毫秒 |
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## 十一、Rerank 性能分析
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### 11.1 Rerank 调用路径
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Rerank 在生产流程中有 **一个调用路径**：
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| 路径 | 位置 | 说明 |
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|------|------|------|
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| 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 |
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### 11.2 性能特征
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| 项目 | 说明 |
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|------|------|
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| 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 |
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| 性能计时 | `rerank_results()` 返回 `_rerank_time_ms` 计时字段 |
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||
| 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） |
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### 11.3 Rerank 配置参数
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| 配置项 | 默认值 | 说明 |
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|--------|--------|------|
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| `USE_RERANK` | `True` | 总开关 |
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| `RERANK_BACKEND` | `"local"` | 后端选择 |
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| `RERANK_CLOUD_MODEL` | `"qwen3-rerank"` | 云端模型名称 |
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| `RERANK_CLOUD_API_KEY` | 同 `DASHSCOPE_API_KEY` | 云端 API 密钥 |
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| `RERANK_CLOUD_BASE_URL` | `https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-api/v1/reranks` | 云端 API 地址 |
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||
| `RERANK_CLOUD_TIMEOUT` | `15` | 云端请求超时（秒） |
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||
| `RERANK_MODEL_PATH` | `models/bge-reranker-base` | 本地模型路径 |
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||
| `RERANK_CANDIDATES` | `20` | 送入 Rerank 的候选数 |
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||
| `RERANK_TOP_K` | `15` | Rerank 后保留数 |
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| `RERANK_USE_ONNX` | `True` | ONNX 加速开关 |
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| `RERANK_DEVICE` | 跟随 `DEVICE` | 设备选择 |
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| `RERANK_THRESHOLD` | `0.3` | 上下文过滤阈值 |
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| `RERANK_CACHE_ENABLED` | `True` | 缓存开关 |
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## 十二、最佳实践
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### 12.1 何时使用 /rag 接口
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**推荐使用**：
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- 复杂问题需要检索知识库
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- 用户表达模糊需要改写
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- 需要区分闲聊和知识问答
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- 需要多轮对话记忆
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- 需要引用来源和证据
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**不推荐使用**（改用 `/search` 接口更快）：
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- 简单明确的问题，只需返回原始检索结果
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- 对响应时间极度敏感且不需要 LLM 生成答案的场景
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### 12.2 性能优化
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||
```python
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# ONNX 加速默认已开启；如有兼容性问题可关闭（环境变量）
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# RERANK_USE_ONNX=false
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# 使用轻量 MMR（文本相似度代替语义向量）
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# config.py: MMR_USE_EMBEDDING = False
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# 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）
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# config.py: SEMANTIC_CACHE_THRESHOLD = 0.90
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||
# 调整缓存容量
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||
# config.py: QUERY_CACHE_SIZE = 1000 # 增大查询缓存容量
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||
```
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### 12.3 调试技巧
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||
```python
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# 查看检索调试信息
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||
result = engine.search_knowledge("问题", top_k=10)
|
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debug = result.get('_debug', {})
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||
for step in debug.get('steps', []):
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||
print(f"步骤: {step['name']}, 详情: {step}")
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# 查看缓存统计
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from core.cache import get_cache_manager
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||
cm = get_cache_manager()
|
||
print(cm.get_stats())
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||
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||
# 查看语义缓存统计
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||
from core.semantic_cache import get_semantic_cache
|
||
sc = get_semantic_cache()
|
||
print({"hits": sc.hits, "misses": sc.misses, "total": sc.total_entries})
|
||
```
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||
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## 十三、演进记录
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### v4.0（2026-06-05）— 统一编排 + 四层缓存修复
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**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。
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**修复 Query Cache**：
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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%
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||
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
|
||
|
||
**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。
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### v3.2 — 模型/Reranker/管线更新
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引入云端 qwen3-rerank、ONNX 加速、动态 RRF 权重等。
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## 十四、未来规划
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### Redis 缓存外部化
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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：
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- `RedisCacheManager` 提供与 `RAGCacheManager` 相同的接口
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- 通过 `REDIS_CACHE_URL` 环境变量启用，向后兼容
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- 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
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- Query Cache、Embedding Cache、Rerank Cache 全部迁移到 Redis
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### 可选能力接入
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`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：
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- `confidence_gate.py`：置信度门控，基于 Reranker 分数判断检索质量
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- `quality_assessor.py`：多维质量评估（相关性/完整性/准确性/覆盖面）
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- `reasoning_reflector.py`：推理反思，检查未验证的假设
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- `loop_guard.py`：循环防护，防止重复检索
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||
## 参考资料
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||
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
|