osiman/SuperBizAgent-java

Fork 0

Files

T

aruo 88e0a6c944 docs: reorganize MVP interview documentation

2026-07-05 15:29:28 +08:00

8.5 KiB

Raw Permalink Blame History

行动记忆与检索质量归一化

Executor 行动记忆 + 归一化质量等级设计，解决 ISS-002 Executor 无约束重复检索问题。

一、问题背景

ISS-001 修复文档级去重后，Executor 在单次会话中仍调用 lookup_knowledge 20+ 次。根因：

行动记忆缺失：Executor 不知道自己已检索过哪些域
质量信号缺失：检索结果没有给 LLM 判断"结果够不够"的信号
Prompt 缺少合法出口：原 prompt 要求"所有外部信息都必须调用工具"，LLM 不敢停止检索

二、整体架构

lookup_knowledge(query)
  │
  ├─ Step 1: L0 精确匹配（keywords 索引）
  ├─ Step 2: L1 语义检索（Milvus 向量）
  ├─ Step 3: computeRelevance()
  │     ├─ 归一化：L2 → similarity [0,1]
  │     └─ 判定：PRECISE / HIGHLY_RELEVANT / REFERENCE
  ├─ Step 4: RetrievedDocTracker 检查
  │     ├─ 文档级去重 → isDocRetrieved(sessionId, docKey)
  │     ├─ 域级检查 → isDomainRetrieved(sessionId, domain)
  │     └─ 记录 → markRetrieved(sessionId, domain, docKey)
  └─ Step 5: 返回 LookupResult
        ├─ primary / supplement（原始内容，不含分数）
        ├─ relevanceLevel（PRECISE / HIGHLY_RELEVANT / REFERENCE）
        ├─ completenessHint（兜底信号）
        └─ retrievedDomainsThisSession（行动记忆）

设计原则

原则	说明
Agent 边界清晰	不给 Executor 注入 knowledge map，Executor 只知道做了什么，不用知道有什么
分数封装	L0/L1 原始分数不在 LookupResult 中返回 LLM，只在归一化层内部使用
原始分数只入库	原始 L2 距离写进 `tool_invocation.retrieval_details` JSON 用于可观测
软约束 + 硬拦截	Prompt 约束（软）+ 工具层域级去重（硬）两层防御

三、归一化质量等级

L2 距离归一化

BGE-M3 输出为 L2 归一化单位向量（实测范数=1.00000002），L2 距离数学硬上界 = 2.0。

similarity = 1 - min(l2Score, maxL2Distance) / maxL2Distance

L2 距离	similarity	等级
0.0	1.0	PRECISE
0.383	0.8085	HIGHLY_RELEVANT
0.5	0.75	HIGHLY_RELEVANT
0.6031	0.6984	REFERENCE
1.0	0.5	REFERENCE 边界
2.0+	0.0	不视为有效结果

三等级判定

等级	条件	completenessHint	LLM 行为
PRECISE	L0 matchCount == 1	"知识库中不存在比上述结果更精准的文档"	直接使用，禁止再检索
HIGHLY_RELEVANT	L0 命中 + similarity ≥ 0.75，或仅 L1 similarity ≥ 0.75	"当前结果已高度相关，继续检索不太可能找到更精准的文档"	可综合推理，大概率不需要继续查
REFERENCE	其余命中（similarity ≥ 0.5）	"当前结果为相关参考，如需更精准信息请明确缺少的具体维度"	可参考，如需更精准请指出缺少的维度后定向补充

阈值配置

retrieval:
  normalization:
    max-l2-distance: 2.0              # L2 距离上界
    highly-relevant-threshold: 0.75   # similarity ≥ 0.75 → HIGHLY_RELEVANT
    reference-threshold: 0.5          # similarity ≥ 0.5 → REFERENCE

四、行动记忆

RetrievedDocTracker 数据结构

// 从单层升级为双层：session → domain → filePath 集合
ConcurrentHashMap<String, Map<String, Set<String>>> sessionRetrievals;

API

方法	作用
`markRetrieved(sessionId, domain, filePath)`	记录一次检索
`isDocRetrieved(sessionId, filePath)`	文档级去重
`isDomainRetrieved(sessionId, domain)`	域级检查
`getRetrievedDomains(sessionId)`	获取已检索域列表
`clearSession(sessionId)`	清理会话记录

LookupResult 返回

LookupResult.builder()
    .found(true)
    .primary(primaryResult)
    .supplement(supplementResult)
    .relevanceLevel("HIGHLY_RELEVANT")           // PRECISE / HIGHLY_RELEVANT / REFERENCE
    .completenessHint("当前结果已高度相关...")    // 兜底信号
    .retrievedDomainsThisSession(["infrastructure", "api"])  // 行动记忆
    .message("...")
    .build();

五、Executor Prompt 约束

4 条检索约束

判断重复：基于 retrievedDomainsThisSession 判断语义重叠
重复了怎么办：禁止换关键词重查；先指缺少的维度，再定向补充
合法出口："不查全不会被追责，重复检索才会被惩罚"
利用质量信号：PRECISE → 停止；HIGHLY_RELEVANT + 域已检索 → 禁止；REFERENCE → 指出缺少维度

关键变化

原有 prompt："所有需要外部信息的地方，都必须调用对应的工具" → 改为："需要外部信息时调用工具，但须遵守下方的检索约束"

六、数据库变更

V010

ALTER TABLE tool_invocation
    ADD COLUMN relevance_level VARCHAR(20) COMMENT 'PRECISE/HIGHLY_RELEVANT/REFERENCE/DEDUPED',
    ADD COLUMN dedup_reason VARCHAR(32) COMMENT 'doc_retrieved/domain_retrieved/null';

retrieval_details JSON 扩展

{
  "l0_titles": ["MySQL 数据库连接池配置", "Redis 缓存配置指南"],
  "l1_scores": [0.383, 0.4502, 0.7011],
  "l1_top_score": 0.383,
  "l1_top_similarity": 0.8085,
  "relevance_level": "HIGHLY_RELEVANT",
  "completeness_hint": "当前结果已高度相关，继续检索不太可能找到更精准的文档",
  "retrieved_domains": ["infrastructure"]
}

扩展字段使用方式：

字段	用途
`l1_top_score`	原始 L2 距离最小值（可观测性）
`l1_top_similarity`	归一化后的相似度 [0,1]
`relevance_level`	归一化质量等级
`completeness_hint`	兜底信号
`retrieved_domains`	已检索域列表
`dedup_reason`	去重原因（如有）

七、使用场景

场景 1：正常检索

用户：数据库连接池怎么配置？

Executor 内部：
1. lookup_knowledge("数据库连接池配置")
   → relevanceLevel=HIGHLY_RELEVANT (similarity=0.8085)
   → completenessHint="当前结果已高度相关..."
   → retrievedDomainsThisSession=["infrastructure"]
2. 基于已有信息直接回答，不再检索

场景 2：行动记忆阻止重复

Executor 步骤列表：
- 查数据库连接池配置
- 查 HikariCP 参数
- 查连接池耗尽排查

实际行为：
1. lookup("数据库连接池") → relevance=HIGHLY_RELEVANT, domains=["infrastructure"]
2. lookup("HikariCP 参数") → retrievedDomainsThisSession=["infrastructure"]
   LLM 判断：infrastructure 域已检索过，禁止换关键词重查
   → 基于已有信息回答，指出缺少的具体维度
3. lookup("连接池耗尽") → 同域，被 prompt 约束拦截或工具层去重拦截

场景 3：PRECISE 精确匹配

用户：ERR_TIMEOUT 是什么？

Executor 内部：
1. lookup_knowledge("ERR_TIMEOUT")
   → L0 matchCount=1（唯一精确匹配）
   → relevanceLevel=PRECISE
   → completenessHint="知识库中不存在比上述结果更精准的文档"
2. 直接使用，不再检索

场景 4：REFERENCE + 定向补充

用户：如何排查生产故障？

Executor 内部：
1. lookup_knowledge("故障排查")
   → relevanceLevel=REFERENCE (similarity=0.6)
   → retrievedDomainsThisSession=["troubleshooting"]
2. LLM 判断：信息不足，缺少"日志分析"维度的具体步骤
3. lookup_knowledge("日志分析步骤")
   → 定向补充，不盲目换关键词

八、可观测性

查询质量分布

SELECT relevance_level, COUNT(*) AS cnt
FROM tool_invocation
WHERE tool_name = 'lookup_knowledge'
GROUP BY relevance_level;

去重原因分布

SELECT dedup_reason, COUNT(*) AS cnt
FROM tool_invocation
WHERE tool_name = 'lookup_knowledge'
GROUP BY dedup_reason;

归一化分数分布

SELECT
    JSON_EXTRACT(retrieval_details, '$.l1_top_similarity') AS similarity,
    COUNT(*) AS cnt
FROM tool_invocation
WHERE tool_name = 'lookup_knowledge'
  AND retrieval_details IS NOT NULL
GROUP BY similarity
ORDER BY similarity;

九、扩展方向（Phase 2）

域级硬限流：isDomainRetrieved 已就绪，在 LookupKnowledgeTool 入口直接拦截同域调用，不依赖 LLM 遵守 prompt
DEDUPED 等级：去重时单独标记为 DEDUPED 等级，与 REFERENCE 区分
分数反馈调优：基于 feedback 数据优化归一化阈值

8.5 KiB Raw Permalink Blame History Unescape Escape