V1.0 | 2026-10-23 | 002风格
现状盘点 检索升级 RAG接入 四机调度 增量更新 巡检看板 实施排期 风险注意

知识库智能化优化规划

向量库 + 四机内网模型 | 五大方向全面升级 | 全部真实数据,禁止 mock
混合检索RAG接入四机调度 增量更新巡检看板
〇现状盘点(已实测核查)
所有数据来自 2026-10-22/23 实测,非估算。
项现状位置 / 证据
向量检索服务kb_server.py 运行中,端口 18791(存在重复实例,待清理)C:\Users\15065\WorkBuddy\2026-09-24-12-42-19\agent_relay\kb\kb_server.py
检索数据库kb.sqlite 33.6MB(文档 + 向量库)同目录
对话中继服务server.py 运行中,端口 18790(存在重复实例,待清理)同 agent_relay 目录
文件扫描库file_scan.sqlite 330MBD:\龙辉知识库\_索引\
公共区文字686GB 已采集D:\龙辉知识库\_公共区文字
素材库20.7GB / 55,389 图 / 406 组 / VERSION=v1.1D:\龙辉知识库\_素材库
内容组件库30.4MB / 7,409 块 / 28 模块D:\龙辉知识库\_内容组件库
四台推理机青龙 14B / 白虎 14B / 玄武 8B / 雷神 8B / 玉柏 6 模型详见四机分工表
一检索质量升级(混合检索 + 重排 + 分块优化)
解决纯 bge-m3 向量召回的两大痛点:精确型号词易漏、Top50 截断准确率不足。

混合检索 BM25

kb_server 增加 SQLite FTS5 关键词索引,向量 + 关键词双路召回(RRF 加权),精确型号查询命中率目标 +30% 以上。

Rerank 重排

接入玉柏 bge-reranker(或 qwen3:8b zero-shot),对双路 Top50 重排取 Top5-10。

分块优化

标书/招标文件按章节语义边界切块,长文重叠分块(块 512-800 token,重叠 10%)。

评估集验证

100 条真实业务问题(含 50 条精确型号词)建评估集,改版前后跑分对比。

  1. 混合检索上线

    双路召回合并,命中率显著提升,旧索引可回滚。

  2. 重排模型接入

    Top5 相关性明显优于截断式。

  3. 分块策略落地

    粒度对得上投标需求。

  4. 评估报告交付

    用真实数据证明提升幅度。

二RAG 接入对话与标书撰写(价值兑现点)
让知识库从「存着」变成「能用」:员工提问秒回带来源,写标书按招标要求自动调素材。
能力内容
RAG 问答接口server.py 增加 /api/ask:问题 → 混合检索 → 重排 → 拼 Prompt → 青龙/白虎 qwen3:14b 生成带引用的回答
标书撰写工作流招标文件解析 → 需求模块映射(28 模块树 + 招标-模块映射.csv)→ 逐模块检索内容组件库 7,409 块 + 素材库 55,389 图 → 组卷 → AI 润色 → 出稿
四机调度查询类任务派 8B 快机,生成/精炼类派 14B/24B/27B,全部遵守负载铁律
002风格前端网页对话界面(电脑 + 手机双端),支持提问 / 标书生成 / 素材预览
验收:回答带知识库来源引用可跳回原文件;输入真实招标文件能生成结构化投标文件初稿。
三四机模型分工调度(发挥高性能硬件)
机器IP干精活(慢而准)干快活(秒回)
青龙本机qwen3:14b 标书精炼 / 长文重写bge-m3 嵌入 + 调度中枢 + 自检
白虎10.10.10.2qwen3:14b 标书长文生成—
玄武192.168.0.255—qwen3:8b 快速问答 / 初筛(RTX3060Ti)
雷神192.168.2.138—qwen3:8b 快速问答 / 初筛(RTX5060Ti)
玉柏192.168.2.26r1:14b 审查复核 / 24b·27b 高质量生成bge-reranker 重排 / qwen3-vl:4b 读图
负载铁律:任一机器 CPU 或 GPU ≥80% 即不派新任务;两项均 <80% 才可调配(OR 条件,非全部)。
四向量库增量更新(避免全量重建)
公共区持续进新文件,索引从「全量构建」改为「增量入库 + 定时自检」。
步骤内容
增量扫描定时扫描 _公共区文字 新文件(对比 file_scan.sqlite 记录),新增才嵌入入库
增量嵌入新文件 → bge-m3(青龙/玉柏)→ 写 kb.sqlite,不重算旧向量
更新替换文件内容变化时按文件 hash 判定,替换旧向量
定时任务每天 2 次增量入库(09:30 与 14:30,避开用电高峰),增量延迟 ≤1 小时可检索
五检索效果可视化巡检看板(002风格)
一个 002 风格网页看板,让系统状态「一眼可见」。
模块内容
库总览文档数 / 向量数 / 分块数 / 素材图数 / 组件块数
检索健康度最近检索 QPS、命中率、平均耗时、Top5 准确率
四机状态CPU / GPU / 内存 / 模型 / 任务队列 / 在线状态(红绿)
入库流水最近增量入库记录(时间 / 文件数 / 向量数 / 来源)
自检日志每日自检结果时间线(异常标红)
看板数据全部真实,无数据标红「真实数据未采集到」,双端自检通过后发布 hedalong。
六实施计划与排期
期内容交付物工期
一期方向一(混合检索+重排+分块)+ 方向四(增量更新)检索服务升级版、增量脚本、评估报告3-4 天
二期方向三(四机调度)+ 方向五(巡检看板)调度器、看板页面(002风格)2-3 天
三期方向二(RAG 接入对话与标书撰写)/api/ask、标书工作流、002风格对话界面3-5 天
四期联调 + 双端自检 + 发布 + 员工试用hedalong 上线、操作手册1-2 天
总工期约 9-14 天,每期结束均交付可验证产物并真实自测。
七风险与注意
#风险与对策
1服务连续性:改造期间 kb_server(18791)/ server.py(18790)各保留一个实例运行,先备份现行代码再动手(沿用 .bak 惯例)
2重复实例:当前两个服务各重复起 2 个实例,开工前先清理(保留最早 PID),避免端口冲突
3负载铁律:任何批处理任务开始前先查四机负载,任一 ≥80% 即暂停
4数据真实:看板与评估报告全部用真实数据,禁止 mock
5风格规范:本规划书及后续全部页面采用 002 风格(hedalong v-dark),不再使用票管家风格;002 为暂定名,用户更名后全局替换