docs: DEPTH_ROADMAP T2.2 三路做实(中文全文/图谱修活),质量评测待补

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

DEPTH_ROADMAP.md

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 - 验收 ✅ live：active=死 ollama 主 + deepseek 备 → 任务连主拒连→自动切 deepseek→4s 完成。
 - v1 局限：Stream 仅建流同步报错时切（已回流 token 的中途失败不切）。
 
-### [ ] T2.2 RAG 深度
-现状：三路混合检索部分降级/桩（Neo4j 图谱降级、Milvus relevance 待 P3），无质量度量。
-- [ ] 补 Milvus relevance 排序（记忆 P3 同源）
-- [ ] 验证/修复图谱检索路（Neo4j）
-- [ ] 加检索质量度量（命中率/相关性，离线评测集）
-- 验收：三路都真出结果且可度量，能说清"混合检索比单路好多少"。
+### [~] T2.2 RAG 深度（三路做实✅；离线质量评测待补）
+实测纠正：RAG 三路(向量/全文/图谱)+RRF+rerank 早已实现，之前"降级/桩"全是基建没起的假象。
+基建拉起后发现真问题：**对中文只有向量路在干活**（`hybrid: 向量=1 全文=0 图谱=0`）。
+- [x] 修全文路：Bleve 默认分词器不切中文 → text 字段改 cjk 分词器（bigram），kb/doc 用 keyword
+- [x] 修图谱路：`$q CONTAINS a.name` 漏后缀错配（查"星云一号"漏实体"星云一号卫星"）→ 加查询
+  字符 n-gram(2..8) 双向子串匹配
+- [x] live 验证：同查询 `向量=1 全文=0 图谱=0` → `向量=1 全文=1 图谱=9`，三路全活；中文混合 1/3→3/3
+- [ ] 检索质量度量（离线评测集 recall@k/MRR + 混合 vs 单路对比）—— 待补，量化"混合比单路好多少"
+- 验收：三路都真出结果✅；可度量待补。
 
 ### [~] T2.3 Prompt 版本管理 + 输出缓存（缓存半做）
 - [x] 模型输出缓存：`cachingModel`（llm/cache.go）包在 failover 外层，缓存 Generate（非流式），