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# RAG 查询改写能力薄弱
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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**：2026-07-04
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**范围**：检索工具、Agent 查询生成、召回稳定性
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## 现象
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当前检索主要使用 Agent 传入 `lookup_knowledge` 的原始 query。工具层没有显式的 query rewrite、同义词扩展、领域词补全或多 query 检索。
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当用户问题口语化、上下文依赖强，或缺少领域关键词时，L0 和 L1 的召回都可能不稳定。
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## 当前实现
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- Agent 决定何时调用 `lookup_knowledge` 和传入什么 query。
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- `LookupKnowledgeTool` 接收 query 后直接进入 L0/L1 检索。
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- 工具层没有把用户问题改写成多个检索 query。
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- 也没有把当前任务域、Planner step、告警 payload 等上下文显式拼入检索 query。
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## 影响
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- Agent query 写得好时召回正常，query 写得差时检索链路缺少兜底。
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- AIOps 场景里，告警名称、服务名、指标名、故障类型之间的别名关系没有被充分利用。
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- 很难稳定复现同一类问题的检索质量。
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## 建议修复
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1. 在工具层增加轻量 query rewrite：原始问题、领域词增强问题、关键词查询并行召回。
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2. 对 AIOps 场景，把 alertName、service、metric、symptom 显式构造成检索 query。
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3. 记录 rewrite 前后的 query 到 `tool_invocation`，便于分析。
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4. 后续可以引入 LLM query rewrite，但 MVP 先用规则模板更可控。
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## 相关文件
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- `src/main/java/com/superbiz/agent/tool/LookupKnowledgeTool.java`
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- `src/main/java/com/superbiz/agent/service/KnowledgeIndexService.java`
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- `src/main/java/com/superbiz/agent/service/VectorSearchService.java`
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