# RAG 检索质量报告

## 1. 目的

这份报告回答一个面试关键问题：

```text
迁移到 Spring AI VectorStore 后，怎么证明检索质量没有退化？
```

这不是完整 benchmark，而是针对当前 Milvus/Zilliz collection 的代表性 live smoke comparison。

## 2. 验证设置

服务端点：

```text
GET http://127.0.0.1:9900/api/search/similar
```

collection：

```text
biz
```

对比模式：

```text
retrieval.vector-store.mode=sdk
retrieval.vector-store.mode=spring-ai
```

每个 case：

```text
topK=3
```

## 3. 测试案例

| Case | Query | 目的 |
|---|---|---|
| `err-timeout` | `ERR_TIMEOUT` | 精确错误码检索 |
| `payment-service-timeout` | `payment-service timeout` | 服务超时排障 |
| `mysql-connection-pool` | `MySQL connection pool is exhausted. How should I diagnose it?` | 数据库排障 |
| `high-cpu-payment` | `HighCPUUsage payment-service` | AIOps 告警式检索 |
| `rag-l0-l1` | `Should L0 keyword matching decide the final retrieval result?` | 抽象 RAG 设计问题 |
| `database-filter` | `mysql timeout`, category=`database` | metadata filter 行为 |

## 4. 对比摘要

| Case | SDK 数量 | VectorStore 数量 | Top1 一致 | TopK 重叠 | 结论 |
|---|---:|---:|---|---:|---|
| `err-timeout` | 3 | 3 | 是 | 3/3 | 文档和顺序一致 |
| `payment-service-timeout` | 3 | 3 | 是 | 3/3 | 文档和顺序一致 |
| `mysql-connection-pool` | 3 | 3 | 是 | 3/3 | 文档和顺序一致 |
| `high-cpu-payment` | 3 | 3 | 是 | 3/3 | AIOps 核心 query 一致 |
| `rag-l0-l1` | 3 | 1 | 是 | 1/3 | VectorStore 尾部结果更少 |
| `database-filter` | 0 | 0 | 不适用 | 不适用 | filter 行为一致，taxonomy 有问题 |

## 5. 代表性结果

### ERR_TIMEOUT

SDK：

```text
1. ERR_TIMEOUT              score=0.5659486 label=l2_distance
2. ERR_GATEWAY_TIMEOUT      score=0.6048740 label=l2_distance
3. Error handling           score=0.7735061 label=l2_distance
```

VectorStore：

```text
1. ERR_TIMEOUT              score=0.5659486 rawScore=0.4340513 label=similarity
2. ERR_GATEWAY_TIMEOUT      score=0.6048740 rawScore=0.3951259 label=similarity
3. Error handling           score=0.7735061 rawScore=0.2264938 label=similarity
```

解释：

- 排序一致。
- 兼容 `score` 与 SDK L2 distance 一致。
- `rawScore` 暴露 Spring AI similarity。

### MySQL connection pool

两条路径都返回：

```text
1. MySQL connection pool config
2. wait_timeout timeout
3. idle-timeout
```

说明迁移保留了核心基础设施排障检索能力。

### HighCPUUsage payment-service

两条路径都返回 payment-service 高 CPU 相关排障文档，说明 AIOps 告警式 query 没有退化。

### rag-l0-l1

VectorStore 只返回一个候选，但 Top1 与 SDK 一致。这说明抽象设计类 query 需要后续 query rewrite、补充索引或 threshold 调整。

### database-filter

两条路径都返回 0，因为相关 MySQL 文档当前分类是 `infrastructure`，不是 `database`。这是 metadata taxonomy 问题，不是 VectorStore 回归。

## 6. 分数兼容结论

对比验证了当前分数设计：

```text
SDK:
  score = L2 distance
  rawScore = L2 distance
  scoreLabel = l2_distance

VectorStore:
  score = Milvus metadata.distance
  rawScore = Spring AI similarity
  scoreLabel = similarity
```

这样既保持 `lookup_knowledge` 原有归一化逻辑，又能暴露 VectorStore 语义。

## 7. 验收结论

Spring AI VectorStore 读路径可以接受用于当前 MVP/面试：

- 核心排障和 AIOps case 与 SDK top3 一致。
- 分数兼容性保留。
- VectorStore 语义通过 `rawScore` 和 `scoreLabel` 可观察。
- SDK fallback 仍保留运行安全。

后续检索质量工作不阻塞这次迁移，应作为独立优化继续推进。

## 8. 下一步

- 增加自动 live comparison 脚本。
- 在 offline evaluator 中加入 topK overlap、top1 hit、MRR。
- 规范 metadata category，例如 `database` 与 `infrastructure`。
- 为抽象设计类 query 增加 query rewriting。
- 后续再评估是否迁移写入路径到 `VectorStore.add(...)`。