# RAG 将 L0 降级为领域和实体 Hint

**状态**：待规划  
**严重程度**：中  
**发现时间**：2026-07-05  
**范围**：L0 检索、metadata filter、业务可解释性

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## 背景

当前 L0 是基于 frontmatter / keyword 的轻量检索。它具备可解释性，但不适合作为最终相关性判断。

在引入 Spring AI VectorStore / Retriever 后，L0 更适合从“召回主链路”调整为“检索前处理和解释信号”。

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## 问题

当前 L0 如果唯一命中，容易被过度信任：

```text
L0 unique hit -> 直接返回 / 优先采信
```

这会带来误召回风险，尤其是关键词过泛、frontmatter 质量不稳定时。

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## 改造方向

L0 保留，但职责调整为：

1. **Domain detector**
   - 识别 query 所属 category/domain。
   - 用于 Spring AI retriever metadata filter。

2. **Entity extractor**
   - 识别组件名、服务名、指标名、错误码、接口名。
   - 用于 query augmentation。

3. **Explainability signal**
   - 记录 matched keywords。
   - 解释为什么进入某个知识域。

目标链路：

```text
query / payload
  -> L0 domain/entity hint
  -> metadata filter + query augmentation
  -> vector retriever
  -> post processor
```

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## 验收标准

- L0 不再默认作为最终检索结果直接返回。
- L0 命中的 domain/category 能传给 retriever filter。
- L0 命中的实体能进入增强 query 或工具调用记录。
- `tool_invocation` 能展示 L0 matched keywords 和使用方式。

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## 相关文件

- `src/main/java/com/superbiz/agent/service/KnowledgeIndexService.java`
- `src/main/java/com/superbiz/agent/tool/LookupKnowledgeTool.java`
- `src/main/java/com/superbiz/agent/service/VectorSearchService.java`