osiman/SuperBizAgent-java
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feat(rag): close eval pipeline with live snapshots

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zhuyongxin
2026-07-06 21:39:27 +08:00
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commit ed7efc58b7
47 changed files with 2613 additions and 177 deletions
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mvp/architecture/README.md
+7 -5
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@@ -18,6 +18,7 @@
| [harness-quality-gates.md](harness-quality-gates.md) | Prompt、Hook、Trace、Verifier、评测基线组成的质量门禁 |
| [rag-architecture.md](rag-architecture.md) | RAG/知识检索新架构，覆盖 L0 hint、VectorStore 主路径、SDK fallback、证据追踪 |
| [modular-rag-pipeline.md](modular-rag-pipeline.md) | `lookup_knowledge` 模块化 RAG 落地架构，覆盖 pipeline、fallback、evidence-first contract、trace |
| [rag-eval-closure.md](rag-eval-closure.md) | RAG 评测闭环，覆盖 offline baseline、baseline diff、diagnosis eval 和 live acceptance |
| [retrieval-observability.md](retrieval-observability.md) | 检索运行细节和可观测性，覆盖 L0/L1、去重、分数归一、评测 |
| [feedback-architecture.md](feedback-architecture.md) | 反馈与自评估闭环，覆盖 rule evaluation、Verifier、AIOps rule、用户反馈和案例沉淀 |
| [session-trace-lifecycle.md](session-trace-lifecycle.md) | 会话和 Trace 生命周期，覆盖 sessionId、状态流转、agent_step、tool_invocation、Trace API |
@@ -37,8 +38,9 @@ SuperBizAgent MVP 是一个面向故障诊断的可追踪 Agent 系统：Chat
4. 然后读 [harness-quality-gates.md](harness-quality-gates.md)，理解为什么系统可追踪、可验证。
5. 再读 [rag-architecture.md](rag-architecture.md)，理解当前 RAG 为什么保留显式 `lookup_knowledge`，以及 Spring AI VectorStore 如何接入。
6. 继续读 [modular-rag-pipeline.md](modular-rag-pipeline.md)，看 `lookup_knowledge` 的模块化落地和 evidence-first contract。
7. 然后读 [retrieval-observability.md](retrieval-observability.md)，看检索细节和质量回归方式。
8. 再读 [feedback-architecture.md](feedback-architecture.md)，理解 self_evaluation、用户反馈和案例沉淀。
9. 按需读 [session-trace-lifecycle.md](session-trace-lifecycle.md)、[knowledge-base-authoring.md](knowledge-base-authoring.md)、[data-model.md](data-model.md)，补齐运行生命周期、知识库维护和数据关系。
10. 最后读 [evolution-roadmap.md](evolution-roadmap.md)，区分后续演进和当前实现。
11. 需要追溯旧方案时，再进入 `archive/2026-07-05-legacy/`。
7. 再读 [rag-eval-closure.md](rag-eval-closure.md)，看 RAG baseline 如何形成质量闭环。
8. 然后读 [retrieval-observability.md](retrieval-observability.md)，看检索细节和质量回归方式。
9. 再读 [feedback-architecture.md](feedback-architecture.md)，理解 self_evaluation、用户反馈和案例沉淀。
10. 按需读 [session-trace-lifecycle.md](session-trace-lifecycle.md)、[knowledge-base-authoring.md](knowledge-base-authoring.md)、[data-model.md](data-model.md)，补齐运行生命周期、知识库维护和数据关系。
11. 最后读 [evolution-roadmap.md](evolution-roadmap.md)，区分后续演进和当前实现。
12. 需要追溯旧方案时，再进入 `archive/2026-07-05-legacy/`。