知识库检索质量修复:「风险评估问卷怎么评分」从必然转人工 → 直接答
## 根因(两个问题叠加) 1. 灌库脚本 tools/build_knowledge_chunks.py 的 expand_table_rows() 用「第一个非分隔行」 当表头且 header 从不重置 → 同一节里第 2 张表格起**表头被当成数据行**。 《个人投资者适当性管理指南》第九条下有 16 张问卷表格 → 15 条正文逐字相同的 19 字零信息量碎片;同类共 19 条。 2. 检索层去重只按 doc_id,接不住「同一父块的兄弟子块」(POL-AST-009-07 与 -12 是 不同 doc_id、同一父块)→ 15 条碎片全留在候选里互相打平,把 top1/次优差压到 0.002, 而客服判定要求中置信必须领先 ≥0.07(MIN_GAP)→ 恒判并列转人工。 ## 为什么没有重灌知识库 用 Milvus 现成向量离线复算四种做法(同一问句、同一批向量): 现状 gap 0.002 转人工 只修 bug(=重灌全部收益) gap 0.001 仍转人工,且更糟 只加父块归并 gap 0.093 可答,但答案是 19 字碎片 两处都改 gap 0.076 可答且有内容 原因:第九条被切成 94 块,删掉 15 条表头碎片后,剩下 79 条数据行碎片依然互相打平。 重灌解决不了,却要停机 3–10 分钟并丢掉上传路径的内容(含 R1–R5 那条)。 ## 改了什么 ① app/service/knowledge_search_service.py:新增 _merge_sibling_subblocks() 同一父块的兄弟子块只保留最高分那条;父块自身与 FAQ/政策这类本身就是细粒度答案 的块一律不合并(它们之间打平是真的多个候选)。6 个单测守着。 被丢掉的只是同节其它细节,本节完整内容由 _parent_hits 带回的父块兜底。 ② tools/build_knowledge_chunks.py:修表头识别(markdown 表格只有紧邻 |---| 之前的 那一行才是表头)+ 新增 assert_no_duplicate_contents() 自带守卫 —— 正文完全相同的块必须为 0,否则中止且不写 jsonl。该脚本是一次性灌库脚本、 原来没有单测覆盖,这正是该 bug 活下来的原因,所以守卫放在它自己的执行路径上。 块数 636 → 617;正文完全相同的组 1 组 15 块 → 0 组。 负向验证:换回旧逻辑跑,退出码 1 并报出那 15 份碎片,且未覆盖 jsonl。 ③ tools/drop_table_header_vectors.py:清掉已灌进 Milvus 的 19 条历史碎片。 判定可复现:语义 id(非纯数字)且正文不在修正后产物里。只动语义 id 是因为 纯数字 id 来自上传路径、本来就不在 jsonl 里(实测冒烟 A 线的 top1 就是数字 id 179); 不按长度判是因为短块本身是设计的一部分(「评审标准:管理人资质 15%」13 字是有效答案)。 实删 policy 16 + product 3,faq 0;dry-run 逐条核对过,全部是「标签 + 表头词」形态。 这是唯一一次绕过 Outbox 的删除:事件消费侧要回读 MySQL 行,而这批是无元数据种子向量。 ## 验证 真实链路 10 问句回归 10/10 与预期一致,0 个变坏: 风险评估问卷怎么评分 0.7156 gap 0.1473 → 答(原 0.002 转人工),top1 变成真实答案行 场内基金的管理费率 0.8114 gap 0.0977 → 直接答(冒烟 A 线) 南方季季盈90天起投金额 0.8631 gap 0.3387 → 直接答(行级子块精确命中能力未受影响) 今天天气怎么样 仍正确转人工 端到端:ask_customer_service.py「风险评估问卷怎么评分」→ 直接答,返回完整评分标准; e2e_smoke_test.py 44/44(含 A4 知识库覆盖未转人工); pytest tests/unit tests/contract 1506 passed / 0 failed; 对账 重复正文 15 → 0,孤儿/死向量/缺向量仍全为 0。 (冒烟首跑 42/43 的唯一失败 B6 买入下单 503 是行情过期,补刷后 44/44,与本次无关。) ## 顺带查明 Milvus 的 delete() 是标记删除,约 1 秒后才在 query/search 中不可见(隔离临时集合实测: 删完立即查仍看得到,+1s 起消失)。清理工具第一版"删完立刻复核"因此谎报 19 条残留, 已改为轮询复核并把文案改成实测依据。get_collection_stats().row_count 在删除后仍显示旧值, 这也是对账工具坚持用 query 实际行数的原因。 ## 文档 新增 docs/演示用/知识库检索质量修复-2026-09-15.md(根因、四方案对比、改动、全部证据); 并对 docs/演示用/知识库向量对账与清理-2026-09-15.md 做更正 —— 451 条短块里 429 条是 设计内的有效数据行、只有 19 条是 bug 产物;"按长度合并短块 + 重建重灌"的建议已被实测否决。 ## 仍未解决(记录在案) 「高净值客户有什么权益」gap 0.0075 仍转人工:根因是不同父块之间同族内容打平 (金卡 vs 白金权益),父块归并救不了也不该救,要从内容侧或业务口径入手。 knowledge/_chunks.jsonl(新 617 块、编号连续)与 Milvus(旧编号、含 19 个空洞)目前不一致; 不重灌无影响,但下次重灌必须 drop 集合重建而不是 upsert,否则两套编号会共存。
This commit is contained in:
@@ -7,10 +7,18 @@
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2. 拆细之后「介绍一下」又被某一行抢答(返回"产品期限 90天封闭期")——所以要能换回整节。
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3. 两次判据写错:用"含连字符"认子块时,整节块自己的编号 PROD-901 被误判成子块;
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用"不含两位数字后缀"认整节块时,FAQ 块全被误判成整节块、把正确答案挤出了 top1。
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第 4 次翻车(2026-09-15)与"同节兄弟子块互相打平"有关:`doc_id` 去重挡不住
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`POL-AST-009-07` 与 `POL-AST-009-12` 这种**同父不同子**,实测它们把「风险评估问卷怎么评分」
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的 top1/次优差压到 0.002 → 客服判并列转人工。
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from app.service.agent.implementations.customer_service import CustomerServiceAgent
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from app.service.knowledge_search_service import KnowledgeSearchService
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from app.service.knowledge_search_service import KnowledgeHit, KnowledgeSearchService
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def hit(doc_id: str, score: float, content: str = "正文") -> KnowledgeHit:
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return KnowledgeHit(doc_id=doc_id, title=doc_id, content=content, score=score)
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def test_parent_of_recognises_row_blocks() -> None:
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@@ -56,3 +64,76 @@ def test_plain_block_is_not_treated_as_section() -> None:
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plain = {"doc_id": "FAQ-0016", "title": "基金赎回到账需要多长时间?"}
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assert CustomerServiceAgent._prefer_section("基金赎回几天到账", plain, [plain]) is plain
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# --- 同节兄弟子块归并(2026-09-15) -------------------------------------------
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def test_sibling_subblocks_of_one_section_collapse_to_the_highest_scoring_one() -> None:
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"""同一节的多个子块是"同一答案的不同细节",不是并列候选:只留最高分那条。"""
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hits = [
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hit("POL-AST-009-12", 0.7359),
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hit("POL-AST-009-07", 0.7346),
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hit("POL-AST-009-19", 0.7340),
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hit("POL-AST-009-51", 0.7340),
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]
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merged = KnowledgeSearchService._merge_sibling_subblocks(hits)
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assert [item.doc_id for item in merged] == ["POL-AST-009-12"]
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def test_merge_keeps_one_block_per_section() -> None:
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"""**不同**父块各自的最高分子块都要留下:它们是真正不同的候选。"""
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hits = [
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hit("PROD-007-04", 0.86),
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hit("PROD-007-05", 0.85),
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hit("HNW-005-02", 0.80),
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hit("HNW-005-01", 0.79),
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]
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merged = KnowledgeSearchService._merge_sibling_subblocks(hits)
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assert [item.doc_id for item in merged] == ["PROD-007-04", "HNW-005-02"]
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def test_merge_leaves_plain_blocks_alone() -> None:
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"""FAQ / 政策 / 公司信息这类块本身就是细粒度答案:它们之间打平是真的多个候选,
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**不能**合并(否则"存在并列"这个信号会被抹掉,客服会硬答一个巧合高分)。"""
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hits = [
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hit("FAQ-0016", 0.85),
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hit("FAQ-0015", 0.84),
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hit("POL-SPM-010", 0.83),
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hit("POL-AST-009", 0.82),
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]
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assert KnowledgeSearchService._merge_sibling_subblocks(hits) == hits
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def test_merge_preserves_score_order_and_the_parent_block() -> None:
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"""归并不改顺序;父块(整节)不受影响,仍会按保底名额回到候选里。"""
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hits = [
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hit("PROD-007-04", 0.86),
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hit("PROD-007", 0.77), # 父块:整节,`_parent_of` 为 None
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hit("PROD-007-05", 0.75),
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hit("FAQ-0015", 0.60),
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]
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merged = KnowledgeSearchService._merge_sibling_subblocks(hits)
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assert [item.doc_id for item in merged] == ["PROD-007-04", "PROD-007", "FAQ-0015"]
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assert [item.score for item in merged] == [0.86, 0.77, 0.60]
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def test_merge_is_idempotent() -> None:
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"""重复调用不得继续删东西(幂等,便于以后在别处复用)。"""
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hits = [hit("PROD-007-04", 0.86), hit("PROD-007-05", 0.75), hit("FAQ-0015", 0.60)]
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once = KnowledgeSearchService._merge_sibling_subblocks(hits)
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twice = KnowledgeSearchService._merge_sibling_subblocks(once)
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assert twice == once
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def test_merge_of_empty_list_is_empty() -> None:
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assert KnowledgeSearchService._merge_sibling_subblocks([]) == []
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