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# RAG 将 L0 降级为领域和实体 Hint
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**状态**：待规划
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**严重程度**：中
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**发现时间**：2026-07-05
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**范围**：L0 检索、metadata filter、业务可解释性
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## 背景
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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。
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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
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当前 L0 如果唯一命中，容易被过度信任：
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```text
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L0 unique hit -> 直接返回 / 优先采信
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```
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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
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L0 保留，但职责调整为：
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1. **Domain detector**
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- 识别 query 所属 category/domain。
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- 用于 Spring AI retriever metadata filter。
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2. **Entity extractor**
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- 识别组件名、服务名、指标名、错误码、接口名。
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- 用于 query augmentation。
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3. **Explainability signal**
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- 记录 matched keywords。
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- 解释为什么进入某个知识域。
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目标链路：
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```text
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query / payload
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-> L0 domain/entity hint
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-> metadata filter + query augmentation
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-> vector retriever
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-> post processor
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```
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## 验收标准
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- L0 不再默认作为最终检索结果直接返回。
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- L0 命中的 domain/category 能传给 retriever filter。
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- L0 命中的实体能进入增强 query 或工具调用记录。
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- `tool_invocation` 能展示 L0 matched keywords 和使用方式。
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## 相关文件
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- `src/main/java/com/superbiz/agent/service/KnowledgeIndexService.java`
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- `src/main/java/com/superbiz/agent/tool/LookupKnowledgeTool.java`
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- `src/main/java/com/superbiz/agent/service/VectorSearchService.java`
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