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执行前准备流程（五步决策链）

用户的问题进来之后，系统不会直接丢给大模型去回答。在真正执行之前，有一个"准备阶段"，它会做一系列决策：该不该改写问题？该去哪个知识库找？该用什么模式回答？这些决策串起来就是所谓的"五步决策链"。

为什么要有这个阶段

直接把用户问题丢给大模型，效果往往不好。用户的问题可能指代不清、可能需要拆分、可能该去特定文档里找答案。准备阶段就是在"想清楚怎么回答"之后再动手。

总编排器​

ChatPreparationOrchestrator​

包路径： org.javaup.ai.chatagent.rag.service

这是准备阶段的总入口，只有一个对外方法，但内部逻辑很丰富。

方法返回值说明
prepare(TaskInfo)ConversationExecutionPlan五步决策链的总入口，返回最终执行计划

prepare() 内部流程​

按顺序执行以下步骤：

第一步：记忆加载

  • 调用 summarizeHistory() → 委托给 ConversationMemoryService.loadMemoryContext()
  • 加载长期摘要 + 最近几轮原文
  • 提取结构化规划上下文（目标、稳定事实、待解决问题、检索提示）

第二步：时间敏感性检测

  • 判断问题是否需要当前日期锚定（比如"今天天气怎么样"）
  • 判断是否需要实时搜索

第三步：模式分发

  • 如果是 OPEN_CHAT 模式 → 直接返回 REACT_AGENT 执行计划
  • 如果是 DOCUMENT 或 AUTO_DOCUMENT 模式 → 继续后续步骤

第四步：问题改写与知识路由

  • 调用 ChatQueryRewriteService.rewrite() 改写问题
  • 如果是 AUTO_DOCUMENT 模式，调用 KnowledgeRouteService.route() 选择目标文档
  • 如果路由结果模糊，可能触发 CLARIFICATION 模式（反问用户）

第五步：文档问题路由

  • 调用 DocumentQuestionRouter.route() 判断执行模式
  • 最终组装 ConversationExecutionPlan 返回

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