diff --git a/mvp/architecture/README.md b/mvp/architecture/README.md
index be5159b..7cf4e6c 100644
--- a/mvp/architecture/README.md
+++ b/mvp/architecture/README.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 # MVP 架构文档
 
-**更新日期**：2026-07-26
+**更新日期**：2026-07-28
 **状态**：当前单 Diagnosis Agent + Harness 架构
 
 当前文档入口：
@@ -12,7 +12,8 @@
 | [harness-quality-gates.md](harness-quality-gates.md) | Run、Tool、Evidence、Semantic、Release 与 Trace Recorder 门禁 |
 | [session-trace-lifecycle.md](session-trace-lifecycle.md) | sessionId/runId、SSE、统一 Timeline 和 reasoning audit 生命周期 |
 | [diagnosis-information-gain-stop-architecture.md](diagnosis-information-gain-stop-architecture.md) | 已实施的信息增益评价、Harness 饱和检测、Draft 合同失败降级与证据不足停止设计 |
+| [rag-knowledge-retrieval-architecture.md](rag-knowledge-retrieval-architecture.md) | 当前 `lookup_knowledge` 检索：MilvusClientV2 dense+BM25 hybrid、chunk 证据身份、重建运维 |
 
-2026-07-22 前的多角色编排、双入口和旧证据链文档已移动到 `archive/2026-07-22-legacy/`，仅用于历史决策追溯，不代表当前运行时。
+2026-07-22 前的多角色编排、双入口和旧证据链文档已移动到 `archive/2026-07-22-legacy/`，仅用于历史决策追溯，不代表当前运行时。其中旧 RAG 描述（Spring AI VectorStore 主路径 + Milvus SDK fallback）已被当前 hybrid 实现取代，请以 [rag-knowledge-retrieval-architecture.md](rag-knowledge-retrieval-architecture.md) 为准。
 
 当前普通 Trace 与 Provider reasoning 审计使用独立存储和独立接口。Reasoning 访问控制、保留期限、加密要求以及真实 Provider/V015 验证仍由 ISS-015 跟踪，不能把“数据已分表”理解为“治理已经完成”。
diff --git a/mvp/architecture/current-mvp-architecture.md b/mvp/architecture/current-mvp-architecture.md
index 5329156..7d7a63e 100644
--- a/mvp/architecture/current-mvp-architecture.md
+++ b/mvp/architecture/current-mvp-architecture.md
@@ -1,12 +1,14 @@
 # 当前 MVP 架构
 
-**更新日期**：2026-07-23
+**更新日期**：2026-07-28
 **状态**：当前可运行架构
 
 ## 1. 系统定位
 
 SuperBizAgent 是面向故障诊断的可追踪 Agent 应用。当前系统只保留一个拥有 Tool loop 的 `Diagnosis Agent`；Harness 负责确定性的预算、取消、工具边界、证据验真、语义审查和安全发布。
 
+知识检索当前为显式 `lookup_knowledge` 工具 + 单一 MilvusClientV2 后端（dense / dense+BM25 hybrid）。详细链路见 [rag-knowledge-retrieval-architecture.md](rag-knowledge-retrieval-architecture.md)。
+
 ## 2. 分层
 
 ```mermaid
@@ -63,6 +65,29 @@ Agent 只看到三个固定 Tool：
 
 每次调用由框架提供 `tool_call_id`，Harness 校验 exact run、只读、Schema、预算和容量。Redis 保存 TTL 内完整 canonical invocation；MySQL `tool_invocation` 只保存长期有界 metadata，不保存完整参数、SQL/日志正文、raw response 或 Agent projection。
 
+### 4.1 `lookup_knowledge` 检索边界
+
+```text
+Agent
+  -> RagToolAdapter / ToolBoundary
+  -> LookupKnowledgeTool
+      -> L0 hint（可选 category filter）
+      -> KnowledgeSearchPort
+      -> VectorSearchService
+      -> MilvusHybridKnowledgeStore   # 唯一知识向量后端
+  -> RagResultProjector               # 有界 Agent 投影
+```
+
+要点：
+
+- 默认 `retrieval.search.mode=hybrid`：dense ANN + BM25 sparse ANN + RRFRanker。
+- 也可切 `dense`：仅 dense ANN。
+- 已移除知识路径上的 legacy `MilvusServiceClient` search 与 `vector-store.mode=sdk|spring|auto` 路由。
+- 证据按 chunk 级 `evidenceKey` 去重；Agent 侧 `document_id` 为 chunk 级身份。
+- 知识库全量重建：`python scripts/rebuild_hybrid_knowledge.py --confirm REBUILD`，默认操作 collection `biz`。
+
+完整 schema、模式、重建与历史差异见 [rag-knowledge-retrieval-architecture.md](rag-knowledge-retrieval-architecture.md)。
+
 ## 5. Trace 与持久化
 
 ```text
@@ -90,6 +115,13 @@ chat_session(sessionId)
 
 Reasoning endpoint 是敏感审计面，不属于普通业务 API。当前已完成数据和查询隔离；认证授权、保留期限、加密要求及真实 Provider 验证仍由 ISS-015 收敛。Feedback、文档与检索 API 保持独立；已删除的旧诊断和 Redis conversation Session endpoint 不提供兼容分支。
 
+与知识检索相关的独立 API：
+
+- `POST /api/knowledge/init`：导入/增量初始化 `knowledge_base`
+- `POST /api/knowledge/rebuild-hybrid?confirm=REBUILD`：清空并重建 dense+BM25 collection（默认 `biz`）
+- `GET /api/knowledge/stats`：文档元数据统计
+- `GET /milvus/health`：MilvusClientV2 健康检查与 knowledge collection 名
+
 ## 7. 安全边界
 
 - 普通 SSE、Trace、Evidence Snapshot、业务结果和应用日志不输出或保存 reasoning 原文。
diff --git a/mvp/architecture/rag-knowledge-retrieval-architecture.md b/mvp/architecture/rag-knowledge-retrieval-architecture.md
new file mode 100644
index 0000000..2649bd8
--- /dev/null
+++ b/mvp/architecture/rag-knowledge-retrieval-architecture.md
@@ -0,0 +1,328 @@
+# RAG 知识检索架构
+
+**更新日期**：2026-07-28  
+**状态**：当前可运行架构  
+**关联实现**：`lookup_knowledge`、`MilvusHybridKnowledgeStore`、`KnowledgeSearchPort`  
+**关联运维**：`scripts/rebuild_hybrid_knowledge.py`、`POST /api/knowledge/rebuild-hybrid`
+
+## 1. 定位
+
+知识检索是 Diagnosis Agent 的显式证据工具，不是隐式 Advisor。
+
+```text
+Diagnosis Agent
+  -> lookup_knowledge(query)
+  -> Harness ToolBoundary / ACI projection
+  -> EvidenceGuard 只认当前 Run 的 READY canonical 证据
+```
+
+目标：
+
+- 保留 Agent 可见的工具调用与证据边界
+- 用单一向量后端完成 dense + BM25 hybrid 检索
+- 用 chunk 级证据身份保证同文档多片段可同时进入上下文
+- 检索行为可配置、可重建、可审计
+
+## 2. 稳定边界
+
+```mermaid
+flowchart LR
+    subgraph AgentBoundary["Agent boundary"]
+        Agent["Diagnosis Agent"]
+        Tool["lookup_knowledge"]
+    end
+
+    subgraph HarnessBoundary["Harness boundary"]
+        Adapter["RagToolAdapter"]
+        Projector["RagResultProjector"]
+        Canonical["Redis canonical invocation"]
+    end
+
+    subgraph RetrievalBoundary["Retrieval boundary"]
+        Backend["LookupKnowledgeTool"]
+        Port["KnowledgeSearchPort"]
+        Store["MilvusHybridKnowledgeStore"]
+    end
+
+    Agent --> Tool
+    Tool --> Adapter
+    Adapter --> Backend
+    Backend --> Port
+    Port --> Store
+    Adapter --> Projector
+    Adapter --> Canonical
+```
+
+| 边界 | 职责 | 不负责 |
+|---|---|---|
+| Agent | 决定何时检索、如何用证据写报告 | 不直接访问 Milvus / MySQL 元数据表 |
+| Harness | Tool 校验、投影裁剪、canonical 存证 | 不改写检索排序算法 |
+| Retrieval | L0 hint、dense/BM25 召回、后处理、打包 | 不绕过 ACI 直接给 Agent 原始库响应 |
+
+## 3. 当前主链路
+
+```mermaid
+flowchart TD
+    A["lookup_knowledge(query)"] --> B["KnowledgeQueryTransformer"]
+    B --> C["L0 hint: domain / keywords / categoryFilter"]
+    C --> D["KnowledgeDocumentRetriever"]
+    D --> E["KnowledgeSearchPort"]
+    E --> F["VectorSearchService"]
+    F --> G{"retrieval.search.mode"}
+    G -->|dense| H["MilvusHybridKnowledgeStore.searchDense"]
+    G -->|hybrid| I["MilvusHybridKnowledgeStore.searchHybrid"]
+    H --> J["candidates + chunk identity"]
+    I --> J
+    J --> K["KnowledgeEvidencePostProcessor"]
+    K --> L["evidenceKey dedup / maxChunksPerDocument / return-n"]
+    L --> M{"filtered low quality?"}
+    M -->|yes and had categoryFilter| N["unfiltered retry"]
+    N --> K
+    M -->|no| O["KnowledgeContextPacker"]
+    O --> P["LookupResultAssembler"]
+    P --> Q["RagResultProjector"]
+    Q --> R["Agent-facing RagToolResult"]
+```
+
+对应代码：
+
+| 阶段 | 类 | 职责 |
+|---|---|---|
+| Tool 编排 | `LookupKnowledgeTool` | 串联 transform / retrieve / post / pack |
+| Query 理解 | `KnowledgeQueryTransformer` + `KnowledgeIndexService` | L0 只产 hint 与可选 category filter |
+| 检索端口 | `KnowledgeSearchPort` / `VectorKnowledgeSearchAdapter` | 屏蔽底层存储细节 |
+| 检索门面 | `VectorSearchService` | `dense` 或 `hybrid` 路由 |
+| 向量后端 | `MilvusHybridKnowledgeStore` | 唯一知识库读写后端（MilvusClientV2） |
+| 后处理 | `KnowledgeEvidencePostProcessor` | 归一化、规则 boost、chunk 去重、相关度等级 |
+| 打包 | `KnowledgeContextPacker` | 有界 context pack |
+| 投影 | `RagResultProjector` | 只暴露 Agent 可见 evidence 字段 |
+
+## 4. 唯一向量后端：MilvusClientV2
+
+### 4.1 已废弃路径
+
+以下路径**不再**用于 `lookup_knowledge`：
+
+- legacy `MilvusServiceClient` search / insert
+- `retrieval.vector-store.mode=sdk|spring|auto`
+- Spring AI `VectorStore` 作为知识检索主路径
+
+### 4.2 当前后端
+
+```text
+写入:
+  VectorIndexService
+    -> MilvusHybridKnowledgeStore.upsertChunk
+
+读取:
+  VectorSearchService
+    -> MilvusHybridKnowledgeStore.searchDense
+    -> MilvusHybridKnowledgeStore.searchHybrid
+```
+
+默认 collection：
+
+```yaml
+milvus:
+  collection: biz
+```
+
+重建时会 drop + recreate 该 collection，并按 dense + BM25 schema 重建。
+
+## 5. Collection Schema
+
+`biz`（可配置）逻辑字段：
+
+| 字段 | 类型 | 用途 |
+|---|---|---|
+| `id` | VarChar PK | chunk 级主键 |
+| `content` | VarChar | 返回给 Agent 的原文片段 |
+| `search_text` | VarChar + analyzer | BM25 输入文本 |
+| `sparse_vector` | SparseFloatVector | BM25 Function 输出 |
+| `vector` | FloatVector | dense embedding |
+| `metadata` | JSON | docId / chunkIndex / category / kb_scope / title / breadcrumb 等 |
+
+Function：
+
+```text
+BM25(search_text -> sparse_vector)
+```
+
+索引：
+
+```text
+vector        -> IVF_FLAT + L2
+sparse_vector -> SPARSE_INVERTED_INDEX + BM25
+```
+
+写入时：
+
+- `content` 保存原始 chunk 正文
+- `search_text` / dense embedding 使用 `Title + Path + Content` 拼装文本
+- metadata 必须带 `docId`、`chunkIndex`，供 chunk 级证据身份使用
+
+## 6. 检索模式
+
+配置：
+
+```yaml
+retrieval:
+  search:
+    mode: hybrid   # dense | hybrid
+  hybrid:
+    rrf-k: 60
+  kb-scope: ""
+rag:
+  retrieve-k: 20
+  return-n: 5
+  max-chunks-per-document: 2
+```
+
+### 6.1 dense
+
+```text
+query
+  -> embedding
+  -> dense ANN on vector
+  -> topK
+```
+
+### 6.2 hybrid（当前默认）
+
+```text
+query
+  -> path A: dense ANN(query embedding)
+  -> path B: BM25 sparse ANN(raw query text)
+  -> Milvus hybridSearch + RRFRanker(k)
+  -> topK fused hits
+```
+
+阈值兼容：
+
+- 后处理仍按 dense 兼容 L2 距离做 `normalizeL2`
+- hybrid 命中若能从并行 dense 结果拿到同 id 的 L2，则回填该分数
+- 仅 BM25 命中、无 dense 分时，按弱相关处理，避免虚高 `PRECISE`
+
+### 6.3 category filter 与降级
+
+```text
+if L0 给出唯一 domain:
+  先 filtered 检索
+  if 无证据或 topSimilarity < referenceThreshold:
+    再 unfiltered retry
+else:
+  直接 unfiltered
+```
+
+这里的 filter 是 metadata category / kb_scope 约束，不是第二套向量库。
+
+## 7. 证据身份与去重
+
+Delivery 1 已落地：
+
+```text
+evidenceKey =
+  docId#chunk-{chunkIndex}
+  fallback: vector:{id}
+  fallback: rank:{n}
+```
+
+规则：
+
+- 去重按 `evidenceKey`，不是按 source 文档路径
+- 同文档不同 chunk 可同时保留
+- `rag.max-chunks-per-document` 限制单文档最多进入结果的 chunk 数
+- `rag.return-n` 限制后处理后最多返回条数
+- Agent 投影中的 `document_id` 使用 chunk 级 evidenceKey
+
+这保证 hybrid 召回的多片段不会在后处理/投影阶段被文档级折叠吞掉。
+
+## 8. L0 / L1 职责
+
+| 层 | 做什么 | 不做什么 |
+|---|---|---|
+| L0 | domain/keyword hint、可选 category filter、trace 解释、轻规则 boost | 不直接当事实 evidence |
+| L1 dense/BM25 | 事实证据召回 | 不依赖 frontmatter 关键词命中才返回正文 |
+
+L0 命中文档正文不会在 L1 失败时兜底成 evidence。
+
+## 9. Agent 可见契约
+
+Agent 只看到有界 `RagToolResult`：
+
+- `evidence_status`
+- `tool_call_id`
+- `query`
+- `evidence[]`：`document_id` / `source` / `title` / `breadcrumb` / `excerpt`
+- `relevance_level`
+- `truncated` / `returned_count`
+
+不暴露：
+
+- raw score / fused score
+- retrievalTrace / rerankTrace
+- contextPack 全文
+- Milvus 内部字段与凭据
+
+完整内部结果仍在 `LookupResult` 中，供审计与调试使用。
+
+## 10. 写入与重建
+
+### 10.1 日常写入
+
+文档上传 / 知识库初始化：
+
+```text
+markdown
+  -> frontmatter + body
+  -> DocumentChunkService
+  -> dense embedding + search_text
+  -> MilvusHybridKnowledgeStore.upsertChunk
+  -> MySQL api_document + L0 memory index
+```
+
+### 10.2 全量重建
+
+危险操作，需显式确认：
+
+```bash
+python scripts/rebuild_hybrid_knowledge.py --confirm REBUILD
+```
+
+等价 API：
+
+```text
+POST /api/knowledge/rebuild-hybrid?confirm=REBUILD
+```
+
+服务端顺序：
+
+1. drop + recreate `milvus.collection`（默认 `biz`）
+2. 清空 MySQL `api_document`
+3. 清空内存 L0
+4. 扫描 `knowledge_base/**/*.md`（跳过 `README.md`）force 导入
+
+不会修改磁盘上的 `knowledge_base/` 源文件。
+
+## 11. 与旧文档的差异
+
+| 旧描述（已归档） | 当前实现 |
+|---|---|
+| Spring AI VectorStore 主路径 + SDK fallback | 单一 MilvusClientV2 后端 |
+| `retrieval.vector-store.mode=auto/sdk/spring` | 已移除；改为 `retrieval.search.mode=dense/hybrid` |
+| source 级 evidence 去重 | chunk 级 `evidenceKey` 去重 |
+| 应用层 sparse-lite lexical 伪 hybrid | 库内 dense ANN + BM25 + RRFRanker |
+| 新建 `biz_hybrid` 过渡 collection | 默认使用并重建 `biz` |
+
+历史材料见：
+
+- `mvp/architecture/archive/2026-07-22-legacy/rag-architecture.md`
+- `mvp/architecture/archive/2026-07-22-legacy/modular-rag-pipeline.md`
+
+## 12. 当前已知边界
+
+- hybrid 依赖云端/实例支持 BM25 Function 与 sparse index
+- 全量重建受 embedding API 与 Milvus 写入延迟影响，可能较慢
+- L0 关键词匹配仍较粗，只作 hint，不作主召回
+- 尚未做邻块上下文自动扩展、cross-encoder rerank、真 query rewrite
+- `totalVectors` 统计接口仍可能返回 0，不代表 collection 为空；以 rebuild/init 结果与检索命中为准