导入方式修改

backend/app/rag/rerank.py

@@ -57,14 +57,26 @@ class DocumentReranker:
         try:
             # 1. 从 Document 提取内容（业务逻辑）
             doc_contents = [doc.page_content for doc in documents]
+            logger.info(f"[Rerank] 收到 {len(documents)} 个文档待重排, query={query[:50]}")
+            total_chars = sum(len(c) for c in doc_contents)
+            logger.info(f"[Rerank] 各文档长度: {[len(c) for c in doc_contents]}, 总字符数: {total_chars}")
+            # 粗略估算 tokens (中文约 0.75 tokens/字符)
+            estimated_tokens = int(total_chars * 0.75)
+            logger.info(f"[Rerank] 估算总 tokens: ~{estimated_tokens} (假设中文)")
 
             # 2. 调用纯服务层计算得分
+            logger.info(f"[Rerank] 正在调用 rerank service: {type(self._rerank_service).__name__}")
             scores = self._rerank_service.compute_scores(query, doc_contents)
+            logger.info(f"[Rerank] 获取到 {len(scores)} 个得分: {scores}")
 
             # 3. 根据得分排序（业务逻辑）
             doc_score_pairs = list(zip(documents, scores))
             doc_score_pairs_sorted = sorted(doc_score_pairs, key=lambda x: x[1], reverse=True)
 
+            logger.info(f"[Rerank] 排序后的结果:")
+            for i, (doc, score) in enumerate(doc_score_pairs_sorted):
+                logger.info(f"  [{i}] score={score:.4f}, content={doc.page_content[:80]}...")
+
             # 4. 取 top_n
             top_docs = [pair[0] for pair in doc_score_pairs_sorted[:top_n]]
 
@@ -72,6 +84,9 @@ class DocumentReranker:
 
         except Exception as e:
             logger.warning(f"重排过程出错，返回原始前 {top_n} 个结果: {e}")
+            logger.warning(f"[Rerank] 异常详情: {type(e).__name__}: {e}")
+            import traceback
+            logger.warning(f"[Rerank] 堆栈: {traceback.format_exc()}")
             return documents[:top_n]