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# 会话级去重与知识域地图
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文档级去重 + 知识域地图注入 Planner，解决 ISS-001 Executor 重复召回同一文档问题。
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## 一、整体架构
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本 change 包含两个独立但互补的部分：
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Part A: 工具层去重
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LookupKnowledgeTool
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├── 维护 ConcurrentHashMap<sessionId, Set<filePath>>（JVM 内）
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├── 每次检索前过滤已召回文档
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└── SessionContextHolder.clear() 时同步清理
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Part B: 知识域地图
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┌─────────────────────────────────────────────┐
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│ 文档上传 (DocumentManagementService) │
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│ → LLM 生成 doc.covers + doc.when_to_retrieve │
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│ → 存入 api_document.metadata │
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│ → 触发域级重算 (KnowledgeDomainService) │
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└─────────────────────────────────────────────┘
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↓
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┌─────────────────────────────────────────────┐
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│ 域级聚合 (KnowledgeDomainService) │
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│ → 读取同域所有文档的 when_to_retrieve │
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│ → LLM 生成 domain.when_to_retrieve │
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│ → 存入 knowledge_domain 表 │
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└─────────────────────────────────────────────┘
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↓
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┌─────────────────────────────────────────────┐
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│ 启动 (KnowledgeIndexService.loadIndex) │
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│ → 加载 knowledge_domain 表 │
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│ → 某域无记录则触发域级生成 │
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└─────────────────────────────────────────────┘
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↓
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┌─────────────────────────────────────────────┐
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│ Planner prompt (ChatService) │
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│ → 注入 knowledge map（域级） │
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│ → Planner 做粗粒度检索决策 │
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└─────────────────────────────────────────────┘
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```
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## 二、Part A：工具层去重
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### RetrievedDocTracker
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session 级已召回文档追踪组件，将去重责任从 LLM 移交到工具层。
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```java
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ConcurrentHashMap<String, Set<String>> retrieved
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key: sessionId
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value: Set<filePath>
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```
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| 方法 | 作用 |
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|------|------|
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| `isAlreadyRetrieved(sessionId, filePath)` | 检查文档是否已召回 |
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| `markRetrieved(sessionId, filePath)` | 记录已召回文档 |
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| `clearSession(sessionId)` | 清理会话记录（SessionContextHolder.clear 触发） |
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### 去重流程
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```
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lookup_knowledge(query)
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→ L0 检索 → 命中一批文档
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→ 遍历结果，过滤 isAlreadyRetrieved=true 的文档
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→ 剩余文档作为 primary/supplement 返回
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→ 实际返回的文档调用 markRetrieved
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```
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## 三、Part B：知识域地图
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### Frontmatter 新增字段
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文档上传时 LLM 自动生成以下两个字段：
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```yaml
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covers: ["支付失败排查", "扣款无回调"] # 业务场景标签
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when_to_retrieve: "用户描述支付失败、超时时" # 文档级检索时机
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```
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### knowledge_domain 表
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```sql
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CREATE TABLE knowledge_domain (
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id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
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domain_id VARCHAR(64) NOT NULL UNIQUE,
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description VARCHAR(256),
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when_to_retrieve TEXT,
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document_count INT DEFAULT 0,
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updated_at DATETIME,
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created_at DATETIME
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);
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```
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### Knowledge Map（注入 Planner 的 YAML）
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```yaml
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available_knowledge_domains:
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- domain_id: "payment"
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description: "支付链路问题排查"
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when_to_retrieve: "用户问题涉及支付、退款、对账时检索；优先检索一次，勿重复"
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documents:
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- title: "支付失败排查手册"
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covers: ["支付超时", "扣款无回调"]
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||
- title: "退款处理指南"
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||
covers: ["退款未到账", "退款状态异常"]
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||
- domain_id: "infrastructure"
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...
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```
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### 注入链路
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```
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文档上传/删除
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→ KnowledgeDomainService.onDocumentChange(category)
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→ 读取同域所有文档的 when_to_retrieve
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→ LLM 聚合为 domain.when_to_retrieve
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→ 写入 knowledge_domain 表
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应用启动
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→ KnowledgeIndexService.loadIndex()
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→ 加载 knowledge_domain → 无记录则触发聚合
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→ ChatService.buildChatPlannerAgent() 注入 prompt
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Planner prompt 中包含知识域地图
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→ Planner 做粗粒度检索决策（"查 payment 域"）
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→ Executor 收到步骤后执行具体检索
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```
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## 四、关键设计决策
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| 决策 | 方案 | 原因 |
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|------|------|------|
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| 域级 when_to_retrieve 存 DB | 持久化 | 避免每次重启调 LLM，文档变更时只重算受影响域 |
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| 文档级 when_to_retrieve 存 metadata JSON | 沿用现有路径 | 无需新增数据库字段 |
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| RetrievedDocTracker 独立于 SessionContextHolder | 职责分离 | SessionContextHolder 只持有 sessionId，Tracker 是业务状态 |
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| Planner 只看域级 | 分层决策 | 文档级 when_to_retrieve 留 Executor 筛选（Phase 2） |
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| LLM 调用同步执行 | 上传时即时生成 | 接受约 1-2s 延迟，保证数据库和 L0 索引立即一致 |
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## 五、Agent 边界
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Planner 角色：知道"有什么域"
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└─ 知识域地图：选定要检索的域（一次规划）
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Executor 角色：知道"做了什么"
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└─ 行动记忆：域级 + 文档级去重（ISS-002 升级为双层记忆）
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```
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Part B（知识域地图）只注入 Planner prompt，**不注入 Executor prompt**。Executor 只通过 RetrievedDocTracker 知道自己已检索了哪些文档，不需要知道全局域有哪些。
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## 六、数据库变更
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### V009
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```sql
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CREATE TABLE knowledge_domain (
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id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
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domain_id VARCHAR(64) NOT NULL UNIQUE,
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||
description VARCHAR(256),
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||
when_to_retrieve TEXT,
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||
document_count INT DEFAULT 0,
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||
updated_at DATETIME,
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||
created_at DATETIME
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);
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```
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## 七、参考资料
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- **架构文档**：`mvp/architecture/knowledge-retrieval-architecture.md`
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- **使用指南**：`mvp/architecture/knowledge-retrieval-usage.md`
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- **OpenSpec**：`openspec/changes/archive/2026-06-30-session-dedup-knowledge-map/`
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