重构代码，统一config配置

backend/app/rag/fusion.py

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+# rag/fusion.py
+
+from typing import List, Dict
+from langchain_core.documents import Document
+
+def reciprocal_rank_fusion(
+    doc_lists: List[List[Document]],
+    k: int = 60
+) -> List[Document]:
+    """
+    对多个检索结果列表进行 RRF 融合。
+    
+    Args:
+        doc_lists: 多个检索结果列表，每个列表来自一个查询
+        k: RRF 常数，通常设为 60
+    
+    Returns:
+        融合后按 RRF 得分降序排列的文档列表
+    """
+    # 使用文档内容作为唯一标识（如果内容相同但 metadata 不同，视为同一文档）
+    # 更好的做法是用 docstore 的 ID，这里简化处理：用内容 hash
+    doc_to_score: Dict[str, float] = {}
+    doc_map: Dict[str, Document] = {}
+    
+    for docs in doc_lists:
+        for rank, doc in enumerate(docs, start=1):
+            # 生成唯一标识符（内容+来源组合，避免不同文件相同内容混淆）
+            doc_id = f"{doc.page_content[:200]}_{doc.metadata.get('source', '')}"
+            if doc_id not in doc_map:
+                doc_map[doc_id] = doc
+            score = doc_to_score.get(doc_id, 0.0) + 1.0 / (k + rank)
+            doc_to_score[doc_id] = score
+    
+    # 按得分排序
+    sorted_ids = sorted(doc_to_score.keys(), key=lambda x: doc_to_score[x], reverse=True)
+    return [doc_map[doc_id] for doc_id in sorted_ids]