yunmei
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- core/rag-kb：领域 RAG 知识库按模板配置（PRD 5.4/7.3，EPIC #6 子任务） - templating.py：知识源三类分类 + 模板命名推导 + 零依赖轻量 YAML 配置加载 - documents.py：文档段落抽取分块，chunk 携带 文档/章节/段落 溯源信息 - store.py：from_template_config 按模板自动构建 + 中英混合词频检索 + 类别过滤 - config/kb.template.yaml：ti-cl4 模板 RAG 库资产示例（工艺规范/SOP/国标） - tests：29 用例全绿（模板化/分块溯源/检索排序/类别过滤/配置校验）
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# RAG KB —— 领域 RAG 知识库模板化接入
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对应 PRD 5.4「④ LLM 网关 + RAG」与 Issue #46（EPIC #6 子任务）。
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领域 RAG 知识库**按模板配置**（工艺规范 / SOP / 国标 三类知识源），
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换行业只改模板资产（`config/kb.template.yaml` + 文档集），内核零改动。
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检索返回**命中文档片段 + 来源**（引用溯源，PRD 5.4 强制要求）。
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## 模块
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| 文件 | 职责 |
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| `templating.py` | 知识源分类（process/sop/standard）+ 模板命名推导（向量库 collection / 索引 / namespace）+ 轻量 YAML 配置加载（零第三方依赖） |
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| `documents.py` | 文档模型 + 段落抽取分块：每段保留 `文档/章节/段落` 溯源信息 |
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| `store.py` | 模板化知识库（`from_template_config` 按配置自动构建）+ 中英混合词频检索 + 类别过滤，返回带来源的命中 |
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## 使用示例
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```python
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from rag_kb import KbTemplateConfig, RagKnowledgeBase
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from rag_kb.templating import KbSourceConfig, KnowledgeSourceKind
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# 模板 RAG 库配置（通常由 config/kb.template.yaml 加载）
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config = KbTemplateConfig(
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template="ti-cl4",
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sources=[
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KbSourceConfig(KnowledgeSourceKind.PROCESS, ["沸腾氯化工艺规范"]),
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KbSourceConfig(KnowledgeSourceKind.SOP, ["沸腾氯化炉异常处置SOP"]),
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KbSourceConfig(KnowledgeSourceKind.STANDARD, ["GB/T 有关氯气安全标准"]),
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],
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)
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kb = RagKnowledgeBase.from_template_config(
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config, loader=lambda title: read_object_storage(title)) # 文档加载器由部署侧注入
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hits = kb.search("炉温骤升怎么处理", top_k=3) # 召回 + 溯源
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for h in hits:
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print(h.source, "→", h.text) # e.g. 沸腾氯化炉异常处置SOP §2.1 ¶3
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```
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## 验收口径（Issue #46）
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- **模板化接入**：三类知识源（工艺规范/SOP/国标）由 `kb.template.yaml` 声明，
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换行业只换模板资产，内核零改动（对齐 data-bus 模板化思想）。
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- **引用溯源**：检索命中返回 `source`（标题 §章节 ¶段落）——PRD 5.4「答案强制引用溯源」。
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- **类别过滤**：可按知识源类别限定检索范围（如只看 SOP）。
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- **配置校验**：未知知识源类别 / 缺 template / 文档加载为空 直接报错，杜绝漂移。
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## 测试
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```bash
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cd core/rag-kb
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python -m unittest discover -s tests -v
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```
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