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Author	SHA1	Message	Date
Blizzard	a4852c3aef	fix(rag): T2.2 把"三路混合"做实 —— 中文全文/图谱两路从 0 贡献修活基建拉起后实测发现"三路混合检索"对中文其实只有向量路在干活： `hybrid: 向量=1 全文=0 图谱=0` —— 全文、图谱两路恒 0 贡献（典型"广而浅"）。两个真因： 1. Bleve 全文：默认标准分词器不切中文 → 整段当一个 token → 中文查询永远 0 命中。修：text 字段用 cjk 分词器（bigram），kb/doc 用 keyword（保 TermQuery 精确过滤）。 2. 图谱检索：`$q CONTAINS a.name` 要求实体名是查询子串，而 LLM 把实体抽成"星云一号卫星" （带后缀），查询说"星云一号"→ CONTAINS 失败 → 0 命中。修：加查询字符 n-gram（2..8）双向子串匹配，`星云一号` 即可命中 `星云一号卫星`。 live 验证（同一查询）：修复前 `向量=1 全文=0 图谱=0` → 修复后 `向量=1 全文=1 图谱=9`，三路全贡献。中文混合检索从 1/3 变真 3/3。测试：Bleve 中文检索命中 + queryNgrams 子串/长度边界（CI 安全，无需基建）。 DEPTH_ROADMAP T2.2：三路做实✅；检索质量度量(离线评测集 recall@k/MRR)待补。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>	2026-06-30 10:00:25 +08:00
Blizzard	d623b8590e	feat: GraphRAG — LLM 抽三元组建 Neo4j 图谱 + 混合检索加图谱第三路混合检索从 2 路(向量+全文)升级为 3 路(+图谱)。入库时 LLM 抽实体/关系建 Neo4j 图，检索时图谱路(实体关联三元组)融进 RRF；UI 可视化图谱。 - mcp-go rag: chat.go(OpenAI 兼容非流式 chat 客户端,抽取用) + graph.go(neo4j-go-driver 连接 + LLM 抽三元组 + MERGE 实体/关系 + 图谱召回/全量三元组) + rag.go(Config 结构; graph+chat 路;Ingest 加抽实体/写Neo4j 阶段;Search 三路 RRF 融合;SetChat 热更新) - mcp-go: Neo4j env(默认 neo4j://localhost:7687, neo4j/sundynix);订阅 chat 控制面配置 (复用 DeepSeek 做抽取);新工具 kb_graph(返回三元组) - gateway: GET /api/v1/kb/graph;frontend KbView 知识图谱面板(实体—关系→实体) - 验证: 全模块 build✓ + e2e PASS; live——入库'sundynix用Milvus...'→DeepSeek 抽 4 三元组 →Neo4j(8 实体);检索三路融合向量=4 全文=2 图谱=1;浏览器图谱面板渲染 4 三元组 - 边界: 实体链接用 CONTAINS 朴素匹配(可升级 LLM 查询实体抽取);全文/图谱重启随入库重建 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>	2026-06-11 11:10:22 +08:00

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Blizzard

a4852c3aef

fix(rag): T2.2 把"三路混合"做实 —— 中文全文/图谱两路从 0 贡献修活

基建拉起后实测发现"三路混合检索"对中文其实只有向量路在干活：
`hybrid: 向量=1 全文=0 图谱=0` —— 全文、图谱两路恒 0 贡献（典型"广而浅"）。两个真因：

1. Bleve 全文：默认标准分词器不切中文 → 整段当一个 token → 中文查询永远 0 命中。
   修：text 字段用 cjk 分词器（bigram），kb/doc 用 keyword（保 TermQuery 精确过滤）。
2. 图谱检索：`$q CONTAINS a.name` 要求实体名是查询子串，而 LLM 把实体抽成"星云一号卫星"
   （带后缀），查询说"星云一号"→ CONTAINS 失败 → 0 命中。
   修：加查询字符 n-gram（2..8）双向子串匹配，`星云一号` 即可命中 `星云一号卫星`。

live 验证（同一查询）：修复前 `向量=1 全文=0 图谱=0` → 修复后 `向量=1 全文=1 图谱=9`，
三路全贡献。中文混合检索从 1/3 变真 3/3。
测试：Bleve 中文检索命中 + queryNgrams 子串/长度边界（CI 安全，无需基建）。

DEPTH_ROADMAP T2.2：三路做实✅；检索质量度量(离线评测集 recall@k/MRR)待补。

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

2026-06-30 10:00:25 +08:00

Blizzard

d623b8590e

feat: GraphRAG — LLM 抽三元组建 Neo4j 图谱 + 混合检索加图谱第三路

混合检索从 2 路(向量+全文)升级为 3 路(+图谱)。入库时 LLM 抽实体/关系建
Neo4j 图，检索时图谱路(实体关联三元组)融进 RRF；UI 可视化图谱。

- mcp-go rag: chat.go(OpenAI 兼容非流式 chat 客户端,抽取用) + graph.go(neo4j-go-driver
  连接 + LLM 抽三元组 + MERGE 实体/关系 + 图谱召回/全量三元组) + rag.go(Config 结构;
  graph+chat 路;Ingest 加 抽实体/写Neo4j 阶段;Search 三路 RRF 融合;SetChat 热更新)
- mcp-go: Neo4j env(默认 neo4j://localhost:7687, neo4j/sundynix);订阅 chat 控制面配置
  (复用 DeepSeek 做抽取);新工具 kb_graph(返回三元组)
- gateway: GET /api/v1/kb/graph;frontend KbView 知识图谱面板(实体—关系→实体)
- 验证: 全模块 build✓ + e2e PASS; live——入库'sundynix用Milvus...'→DeepSeek 抽 4 三元组
  →Neo4j(8 实体);检索三路融合 向量=4 全文=2 图谱=1;浏览器图谱面板渲染 4 三元组
- 边界: 实体链接用 CONTAINS 朴素匹配(可升级 LLM 查询实体抽取);全文/图谱重启随入库重建

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