docs: consolidate rag refactor issues

2026-07-05 01:40:08 +08:00
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commit 2609c5a5ab
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+# RAG 明确 Spring AI Advisor 与 Agent Tool 的边界
+
+**状态**：待规划  
+**严重程度**：中  
+**发现时间**：2026-07-05  
+**范围**：Agent 编排、RAG Advisor、工具调用可观测性
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+
+## 背景
+
+Spring AI 提供 `QuestionAnswerAdvisor`、`RetrievalAugmentationAdvisor` 等 RAG Advisor 能力，可以把检索增强直接挂到模型调用流程中。
+
+但当前项目是 Agent 工程项目，知识检索不是普通聊天增强，而是 Agent 在诊断流程中显式调用的工具。系统还依赖 `tool_invocation` 记录检索事实，用于 evidence score 和诊断追踪。
+
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+
+## 问题
+
+如果直接把 RAG 全部迁到 Advisor，可能会损失当前项目已有的显式工具链路：
+
+1. Agent 是否调用知识库不够透明。
+2. `tool_invocation` 记录可能变弱。
+3. AIOps 诊断步骤和知识证据之间的对应关系不清晰。
+4. 面试项目中“Agent 如何使用工具”的展示价值下降。
+
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+
+## 改造方向
+
+不要把 `lookup_knowledge` 完全替换成隐式 Advisor，而是分层使用：
+
+```text
+Agent Tool 层：
+  lookup_knowledge
+  sessionId
+  traceId
+  tool_invocation
+  evidence score
+
+Spring AI RAG 层：
+  query transformer
+  retriever
+  vector store
+  document post processor
+```
+
+也就是说，Advisor / Retriever 可以作为工具内部实现，而不是取代工具本身。
+
+---
+
+## 验收标准
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+- Agent 仍然通过显式 `lookup_knowledge` 使用知识库。
+- Spring AI RAG 能力被封装在工具内部或服务内部。
+- 每次检索仍能落 `tool_invocation`。
+- Chat / AIOps 两条链路都能追踪检索输入、输出和证据来源。
+
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+
+## 相关文件
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+- `src/main/java/com/superbiz/agent/tool/LookupKnowledgeTool.java`
+- `src/main/java/com/superbiz/agent/service/ChatService.java`
+- `src/main/java/com/superbiz/agent/service/AiOpsService.java`
+- `src/main/java/com/superbiz/agent/service/ToolInvocationRecorder.java`