chore(docs): 归档 ISS-001 session-dedup-knowledge-map + ISS-002 mvp 文档

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2026-07-01 18:27:04 +08:00
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+# Brief: session-dedup-knowledge-map
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+## 背景
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+ISS-001：Executor 在单次对话中重复调用 `lookup_knowledge` 多达 20 次，同一文档被召回 13 次。原因是工具层无状态、Planner 无知识边界感知。
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+## 目标
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+1. 彻底消除 session 内重复文档召回（Part A）
+2. 给 Planner 注入知识图谱，让其在规划阶段就能判断需要检索哪个域、只检索一次（Part B）
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+## 范围
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+- `LookupKnowledgeTool`：session 级去重
+- `Frontmatter` / `KnowledgeEntry`：新增 covers + whenToRetrieve
+- `DocumentManagementService`：上传时 LLM 生成文档级字段
+- `KnowledgeDomainService`（新）：域级聚合与 DB 存储
+- `knowledge_domain` 表（新）
+- `ChatService` + `chat-planner-prompt.md`：注入 knowledge map
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+## 非目标（Phase 2）
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+- Executor 文档级 when_to_retrieve 细粒度筛选
+- RRF 混合重排
+- 文档 frontmatter 自动生成（手动覆盖 LLM 优先已支持）
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+## 分档
+
+standard
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+## 关联 OpenSpec
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+openspec/changes/session-dedup-knowledge-map/
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+# decisions.md — session-dedup-knowledge-map
+
+## Question Pool
+
+| # | 问题 | 类型 | 状态 |
+|---|---|---|---|
+| Q1 | domain.when_to_retrieve 来源（手动/自动聚合/LLM上传时生成） | user-interview | 已确认 |
+| Q2 | LLM 生成时机（同步上传 vs 异步补全） | user-interview | 已确认 |
+| Q3 | knowledge map 结构（域级平铺 vs 两层） | user-interview | 已确认 |
+| Q4 | domain.when_to_retrieve 存储（内存 vs DB） | user-interview | 已确认 |
+| Q5 | Executor 文档级细粒度筛选是否进 MVP | user-interview | 已确认 |
+| E1 | ThreadLocal 在多 Agent 路径是否安全 | evidence-driven | 已汇报 |
+| E2 | 6 个文档是否全部有 category 字段 | evidence-driven | 已汇报 |
+| E3 | 去重 key 设计 | evidence-driven | 已汇报 |
+| E4 | Planner prompt token 增量是否可接受 | evidence-driven | 已汇报 |
+| E5 | EvaluationService.tool_call_count 影响 | evidence-driven | 已汇报 |
+
+## Evidence-Driven 结论
+
+- **E1**：`AsyncConfig` 只启用 `@EnableAsync`，无 TaskDecorator。`SupervisorAgent.invoke()` 是同步阻塞调用，工具调用与主线程同线程，ThreadLocal 当前路径安全。异步扩展时需补 TaskDecorator。
+- **E2**：全部 6 个文档均有 `category` 字段：api(1)、domain(1)、infrastructure(3)、troubleshooting(1)。
+- **E3**：`KnowledgeEntry.filePath` 在 L0 内唯一，L1 `_source` 字段也是 filePath，统一用 filePath 作去重 key。
+- **E4**：当前 planner prompt 21 行，注入 knowledge map 约增加 200-400 字符，可接受。
+- **E5**：去重后 `agent_step.has_tool_call` 减少，`tool_call_count` 降低，这是修复效果，`EvaluationService` 评分规则无需改动。
+
+## User-Interview 确认记录
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+**Q1** — doc.when_to_retrieve 来源  
+用户原话：选 C（上传时 LLM 自动生成）  
+确认状态：已确认
+
+**Q2** — LLM 生成时机  
+用户原话：选 X（同步，上传时当场生成）  
+确认状态：已确认
+
+**Q3** — knowledge map 结构  
+用户原话：认可两层结构（domain → documents[]）  
+确认状态：已确认  
+补充：Planner 只注入域级 when_to_retrieve，文档级 when_to_retrieve 留 Executor 筛选（Phase 2）
+
+**Q4** — domain.when_to_retrieve 存储  
+用户原话：存 DB，这样每次启动都不用让 LLM 再总结一次  
+确认状态：已确认 → 新建 knowledge_domain 表，Flyway 迁移脚本
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+**Q5** — Executor 文档级细粒度筛选  
+用户原话：留 Phase 2  
+确认状态：已确认，MVP 不做
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+## Pre-apply 补充决策
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+- **P1：KnowledgeIndexService.parseDocumentToEntry 替换为 Jackson**：`extractJsonValue` / `extractJsonArray` 手写解析器遇到含逗号、引号的自然语言字段（whenToRetrieve）会截断。全量替换为 `objectMapper.readValue(metadata, Frontmatter.class)`，影响范围仅 `KnowledgeIndexService`，行为更健壮。（用户确认）
+- **P2：LookupResult 新增 message 字段**：去重命中时 `found=false` + `message="文档已在本会话中检索过：xxx"`，不复用 `primary.content`。语义清晰，LLM 能理解原因不会重试。（用户确认）
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+## 关键设计决策
+
+1. **两级 when_to_retrieve**：文档级（upload 时 LLM 生成，存 metadata）+ 域级（文档变更时 LLM 聚合，存 knowledge_domain 表）
+2. **域级重算触发**：文档上传后、文档删除后，只重算受影响的域（不是全量）；`loadIndex()` 时如果某域在 DB 没有记录，则触发生成
+3. **注入 Planner 只给域级**：knowledge map 只包含域级 when_to_retrieve + documents[](title + covers)，不暴露文档级 when_to_retrieve
+4. **去重 key**：filePath（L0+L1 统一）
+5. **去重状态存储**：JVM 内 `ConcurrentHashMap<sessionId, Set<filePath>>`，`SessionContextHolder.clear()` 时同步清理