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子问题证据汇总与引用编号分配

上一篇我们已经讲完了单个子问题的完整检索流程：多通道召回、证据闸门、RRF 融合、父块提升、Rerank、FinalTopK、观测记录，最后返回一个 SubQuestionEvidence。

这一篇回到最外层的 RagRetrievalEngine#retrieve。前面我们看到外层方法会把多个子问题并发丢出去，那等它们都跑完了，还得做几件事：等结果、统计一下哪些子问题真的查到了东西、给证据分配引用编号，然后把结果放回上下文给后面用。

retrieve 方法的最后部分​

先看这段剩下的源码，就是 retrieve 方法最后要做的事：

// 等待所有子问题完成；异常已经在 exceptionally 中被转换为空证据，因此这里 join 不会中断主流程。
List<SubQuestionEvidence> evidenceList = futures.stream()
    .map(CompletableFuture::join)
    .toList();
// acceptedCount 表示真正拿到最终候选文档的子问题数量，用于检索效果日志。
int acceptedCount = (int) evidenceList.stream().filter(item -> item.getDocuments() != null && !item.getDocuments().isEmpty()).count();
log.info("RAG 检索完成: retrievalQuestion='{}', originalSubQuestionCount={}, acceptedSubQuestionCount={}, notes={}",
    plan.getRetrievalQuestion(),
    evidenceList.size(),
    acceptedCount,
    context.getRetrievalNotes());
// 所有子问题检索结束后统一分配 referenceId，保证跨子问题重复证据引用同一个编号。
assignReferenceIds(evidenceList);
// 把子问题证据列表放回上下文，后续 Prompt 组装会从这里读取证据和引用。
context.setSubQuestionEvidenceList(evidenceList);
return context;

这段代码看着不长，但干的活挺重要。前面每个子问题都在各自线程里跑，跑完以后都会变成一个 SubQuestionEvidence。这里要做的就是把这些散落在各个线程里的结果拿过来，组装成一个完整的 RagRetrievalContext。

等待所有子问题完成​

第一步是把所有 CompletableFuture<SubQuestionEvidence> 变成真正的 SubQuestionEvidence：

// 等待所有子问题完成；异常已经在 exceptionally 中被转换为空证据，因此这里 join 不会中断主流程。
List<SubQuestionEvidence> evidenceList = futures.stream()
    .map(CompletableFuture::join)
    .toList();

这里的重点是 CompletableFuture::join。

前面创建子问题异步任务的时候，每个 future 后面都挂了 exceptionally。如果某个子问题超时、异常、通道崩了，它不会把异常继续往外抛，而是会返回一个空的 SubQuestionEvidence：

return new SubQuestionEvidence(subQuestionIndex, subQuestion, List.of(), new ArrayList<>(), List.of(), 0, 0, 0);

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