feat(rag): modularize knowledge retrieval pipeline
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- relevanceLevel=HIGHLY_RELEVANT + 域已在 retrievedDomainsThisSession → 禁止再次调用
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- relevanceLevel=REFERENCE → 先指出缺什么维度,再定向补充一次
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- completenessHint 是知识库给你的天花板信号,信任它
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- lookup_knowledge 的事实证据以 evidenceBlocks 和 contextPack.packedText 为准,不要假设 L0 hint 本身就是事实证据
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- retrievalTrace 只用于理解检索路径和降级原因,不能单独作为诊断事实
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@@ -35,9 +35,9 @@
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| `query` | 查询关键词或描述。例如:`ERR_TIMEOUT`、`payment-gateway`、`支付为什么失败` |
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**内部机制**:
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工具内部自动执行「先精确匹配(L0),未命中则语义检索(L1)」的两阶段检索逻辑,你无需关心哪一层。
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工具内部会先做 query understanding,使用领域/关键词/实体 hint 控制向量检索;如果带 filter 的向量检索低质量,会用原始 query 再执行一次无过滤语义检索。
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**返回结果**:包含 `found`(是否找到)、`primary.content`(文档内容)、`primary.match_type`(来源标记:`exact_L0` 或 `semantic_L1`)等字段。
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**返回结果**:包含 `found`(是否找到)、`evidenceBlocks`(结构化证据)、`contextPack.packedText`(可直接引用的证据上下文)、`retrievalTrace`(检索路径)和 `rerankTrace`(重排解释)等字段。
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**使用规则**:
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- 当你查到了错误码、接口名、服务名时:**必须**调用此工具
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