重构代码，统一config配置

backend/app/rag/query_transform.py

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+# rag/query_transform.py
+
+from typing import List
+from langchain_core.language_models import BaseLanguageModel
+from langchain_core.prompts import PromptTemplate
+
+MULTI_QUERY_PROMPT = PromptTemplate.from_template(
+    """你是一个专业的查询改写助手。你的任务是将用户的问题改写成 {num_queries} 个不同的版本。
+这些版本应该从不同的角度、使用不同的关键词来表达相同或相关的意图。
+
+原始问题: {question}
+
+请生成 {num_queries} 个不同版本的查询，每个版本一行。
+确保每个版本都是独立、完整的查询语句。
+
+生成 {num_queries} 个查询:"""
+)
+
+class MultiQueryGenerator:
+    """多路查询生成器（不依赖 LangChain 的 MultiQueryRetriever）"""
+    
+    def __init__(self, llm: BaseLanguageModel, num_queries: int = 3):
+        self.llm = llm
+        self.num_queries = num_queries
+        self.prompt = MULTI_QUERY_PROMPT
+    
+    def generate(self, query: str) -> List[str]:
+        """同步生成多个查询变体"""
+        prompt_str = self.prompt.format(num_queries=self.num_queries, question=query)
+        response = self.llm.invoke(prompt_str)
+        # 处理响应内容，按行分割并去除空行和首尾空白
+        lines = response.content.strip().split('\n')
+        queries = [line.strip() for line in lines if line.strip()]
+        # 确保至少返回原始查询
+        return queries[:self.num_queries] if queries else [query]
+    
+    async def agenerate(self, query: str) -> List[str]:
+        """异步生成多个查询变体"""
+        prompt_str = self.prompt.format(num_queries=self.num_queries, question=query)
+        response = await self.llm.ainvoke(prompt_str)
+        lines = response.content.strip().split('\n')
+        queries = [line.strip() for line in lines if line.strip()]
+        return queries[:self.num_queries] if queries else [query]