重构代码，统一config配置

backend/app/rag/pipeline.py

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+# rag/pipeline.py
+
+import asyncio
+import os
+from ..config import LLAMACPP_RERANKER_URL, LLAMACPP_API_KEY
+from typing import List
+from langchain_core.documents import Document
+from langchain_core.language_models import BaseLanguageModel
+
+from .reranker import LLaMaCPPReranker
+from .query_transform import MultiQueryGenerator
+from .fusion import reciprocal_rank_fusion
+
+class RAGPipeline:
+    """
+    固定流程的 RAG 检索流水线：
+    多路改写 → 并行检索 → RRF融合 → 重排序 → 返回父文档
+    """
+    
+    def __init__(
+        self,
+        retriever,  # 基础检索器（应返回父文档，例如 ParentDocumentRetriever 实例）
+        llm: BaseLanguageModel,
+        num_queries: int = 3,
+        rerank_top_n: int = 5,
+    ):
+        """
+        Args:
+            retriever: 基础检索器对象，需实现 ainvoke(query) 异步方法
+            llm: 用于生成多路查询的语言模型
+            num_queries: 生成的查询变体数量
+            rerank_top_n: 最终返回的文档数量
+            rerank_model: 重排序模型名称
+        """
+        self.retriever = retriever
+        self.llm = llm
+        self.num_queries = num_queries
+        self.rerank_top_n = rerank_top_n
+        
+        # 初始化组件
+        self.query_generator = MultiQueryGenerator(llm=llm, num_queries=num_queries)
+        self.reranker = LLaMaCPPReranker(
+                base_url=LLAMACPP_RERANKER_URL,
+                api_key=LLAMACPP_API_KEY,
+                top_n=rerank_top_n,
+            )
+    
+    async def aretrieve(self, query: str) -> List[Document]:
+        """
+        异步执行完整检索流程
+        """
+        # Step 1: 生成多路查询
+        queries = await self.query_generator.agenerate(query)
+        # 包含原始查询，确保至少有一条
+        if query not in queries:
+            queries.insert(0, query)
+        else:
+            # 如果原始查询已在列表中，将其移至首位
+            queries.remove(query)
+            queries.insert(0, query)
+        
+        # Step 2: 并行检索（每个查询获取文档列表）
+        tasks = [self.retriever.ainvoke(q) for q in queries]
+        doc_lists = await asyncio.gather(*tasks)
+        
+        # Step 3: RRF 融合
+        fused_docs = reciprocal_rank_fusion(doc_lists)
+        
+        # Step 4: 重排序
+        try:
+            final_docs = self.reranker.compress_documents(fused_docs, query)
+        except Exception:
+            # 若重排序器不可用，直接返回融合后的前 N 条
+            final_docs = fused_docs[:self.rerank_top_n]
+        
+        return final_docs
+    
+    def retrieve(self, query: str) -> List[Document]:
+        """同步检索入口（内部调用异步方法）"""
+        return asyncio.run(self.aretrieve(query))
+    
+    def format_context(self, documents: List[Document]) -> str:
+        """将文档列表格式化为上下文字符串"""
+        if not documents:
+            return ""
+        
+        parts = []
+        for i, doc in enumerate(documents, 1):
+            source = doc.metadata.get("source", "未知来源")
+            parts.append(f"【资料 {i}】来源：{source}\n{doc.page_content}\n---\n")
+        return "\n".join(parts)