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双通道检索获得结果后的后续处理(RRF 融合)

还是回到 RagRetrievalEngine#retrieveSingleSubQuestion 这个方法，我们之前已经讲解了它的前半部分：根据子问题和可用通道列表，发起多通道并发检索，并对每个通道设置了独立的超时隔离。

现在我们继续看它的后半部分。

等待所有通道完成并过滤空结果​

if (futures.isEmpty()) {
    // 如果没有任何通道支持当前计划，直接返回空证据，并写入提示说明。
    notes.add("子问题" + subQuestionIndex + "没有可用的检索通道。");
    return new SubQuestionEvidence(subQuestionIndex, subQuestion, List.of(), new ArrayList<>(), List.of(), 0, 0, 0);
}

// 原始结果保留的是通道直接召回的候选，用于后续观测记录和过滤前后对比。
List<RetrievalChannelResult> rawChannelResults = futures.stream()
    .map(CompletableFuture::join)
    .filter(result -> result.getDocuments() != null)
    .toList();

这里先检查是否有可用的通道。如果没有，直接返回空证据。

然后等待所有通道完成（CompletableFuture::join），并过滤掉空结果。这里保留的是原始结果，也就是通道直接召回的候选，还没有经过任何过滤。

应用证据闸门过滤​

// 对不同通道应用对应的证据闸门，过滤掉分数过低的候选文档。
List<RetrievalChannelResult> channelResults = rawChannelResults.stream()
    .map(this::applyEvidenceGate)
    .toList();

这里调用 applyEvidenceGate 方法，对每个通道的结果应用证据闸门。我们来看这个方法的实现：

/**
 * 对单个通道结果应用证据闸门。
 * 不同通道采用不同过滤策略，例如向量通道基于最小相似度，关键词通道基于相对分数下限。
 *
 * @param result 通道原始结果
 * @return 过滤后的通道结果
 */
private RetrievalChannelResult applyEvidenceGate(RetrievalChannelResult result) {
    if (result == null || result.getDocuments() == null || result.getDocuments().isEmpty()) {
        return result;
    }

    // 按通道类型选择不同的过滤策略，避免不同分数体系混用同一阈值。
    List<Document> documents = switch (result.getChannelName()) {
        case "vector" -> filterVectorCandidates(result.getDocuments());
        case "keyword" -> filterKeywordCandidates(result.getDocuments());
        default -> result.getDocuments();
    };
    return new RetrievalChannelResult(result.getChannelName(), documents);
}

什么是证据闸门？​

证据闸门（Evidence Gate）是一个过滤机制，用于过滤掉分数过低的候选文档。不同通道使用不同的过滤策略：

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