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AUTO_DOCUMENT 模式的知识范围路由

上一篇讲了改写结果的处理和兜底机制，接下来我们进入这段代码中最复杂的部分：AUTO_DOCUMENT 模式下的知识范围路由。

什么是 AUTO_DOCUMENT 模式？​

在讲具体实现之前，先理解一下 super-agent 系统中的三种聊天模式：

聊天模式说明文档选择方式
OPEN_CHAT开放式问答不需要文档
DOCUMENT当前文档问答用户手动选择文档
AUTO_DOCUMENT自动文档问答系统自动路由到最相关的文档

AUTO_DOCUMENT 模式是最智能的一种，用户不需要提前选择文档，系统会根据问题内容自动判断应该去哪个文档里检索答案。这就是知识范围路由要解决的问题。

AUTO_DOCUMENT 模式的入口判断​

if (chatMode == ChatQueryMode.AUTO_DOCUMENT) {
    // 自动文档模式下，先根据原问题和改写问题做知识范围路由。
    KnowledgeRouteDecision routeDecision = knowledgeRouteService.route(question, rewriteQuestion);
    knowledgeRouteService.recordAutoRoute(conversationId, taskInfo.exchangeId(), question, rewriteQuestion, routeDecision);
    // ... 后续处理
}

只有当 chatMode == ChatQueryMode.AUTO_DOCUMENT 时，才会进入这个分支。这个分支的代码量很大，逻辑也很复杂，我们一步步来看。

第一步：调用知识范围路由服务​

KnowledgeRouteDecision routeDecision = knowledgeRouteService.route(question, rewriteQuestion);

这行代码调用了 KnowledgeRouteService.route 方法，传入两个参数：

  • question - 用户的原始问题
  • rewriteQuestion - 改写后的问题

返回一个 KnowledgeRouteDecision 对象，包含了路由决策的所有信息。

KnowledgeRouteDecision 的结构​

让我们先看看这个对象包含哪些信息：

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class KnowledgeRouteDecision {

    private List<ScopeRouteCandidate> scopes = new ArrayList<>();

    private List<TopicRouteCandidate> topics = new ArrayList<>();

    private List<DocumentRouteCandidate> documents = new ArrayList<>();

    private BigDecimal confidence = BigDecimal.ZERO;

    private String routeStatus = "SUCCESS";

    private String reason = "";

    public DocumentRouteCandidate topDocument() {
        return documents == null || documents.isEmpty() ? null : documents.get(0);
    }
}

这个对象包含了三层路由结果：

字段类型说明
scopes知识域候选列表第一层：粗粒度的知识域分类
topics主题候选列表第二层：中等粒度的主题分类
documents文档候选列表第三层：具体的文档
confidence置信度0-1 之间的数值，表示路由结果的可信程度
routeStatus路由状态SUCCESS / LOW_CONFIDENCE / FAILED
reason原因说明解释为什么选择这些候选
三层路由的设计思路

知识范围路由采用"知识域 → 主题 → 文档"的逐层缩小策略：

  1. 知识域（Scope） - 最粗粒度，比如"Java 开发"、"前端技术"、"数据库"
  2. 主题（Topic） - 中等粒度，比如"Spring Boot 配置"、"React Hooks"、"MySQL 索引优化"
  3. 文档（Document） - 最细粒度，具体的文档，比如"Spring Boot 官方文档"、"React 最佳实践"

这种设计的好处是：先粗筛再细排，避免一次性对所有文档打分，提高效率。

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