fix: 修复 RAG 无限循环问题和导入错误

主要修复：
1. 修复 RAG 推理无限循环问题（大小写不匹配 + 缺少已检索结果检查）
2. 修复 intent_classifier.py 的绝对导入错误
3. 删除旧的 start.sh 脚本，添加新的启动脚本
4. 优化路由逻辑和状态管理

backend/app/main_graph/nodes/hybrid_router.py

@@ -8,10 +8,10 @@ from typing import Dict, Any, Optional, List
 from dataclasses import dataclass, field
 from datetime import datetime
 
-from app.main_graph.state import MainGraphState
-from app.logger import info, debug
-from app.model_services.chat_services import get_small_llm_service, get_chat_service
-from app.main_graph.nodes.rag_nodes import rag_retrieve_node
+from ..state import MainGraphState
+from ...logger import info, debug
+from ...model_services.chat_services import get_small_llm_service, get_chat_service
+from .rag_nodes import rag_retrieve_node
 
 
 # ========== 核心数据类型 ==========
@@ -367,8 +367,8 @@ async def fast_rag_node(state: MainGraphState, config: Optional[Dict[str, Any]]
             debug(f"[Fast RAG] 发送事件失败: {e}")
     
     try:
-        # 先尝试 RAG 检索
-        state = rag_retrieve_node(state, config)
+        # 先尝试 RAG 检索 - 注意：rag_retrieve_node 是异步函数，需要 await
+        state = await rag_retrieve_node(state, config)
         
         # 检查检索结果
         rag_docs = getattr(state, "rag_docs", [])

backend/app/main_graph/nodes/react_nodes.py

@@ -364,11 +364,15 @@ def route_by_reasoning(state: MainGraphState) -> str:
     if "subgraph_completed" in previous_actions or state.final_result:
         return "llm_call"
     
-    # 关键修复：如果已经执行过 rag_retrieve 并且又执行过推理，直接去 LLM_CALL
-    # 这样的流程：推理1 → RAG → 推理2（判断 RAG 结果） → LLM_CALL
-    rag_count = previous_actions.count("rag_retrieve")
-    if rag_count >= 1 and len(previous_actions) >= rag_count + 1:
-        info(f"[route_by_reasoning] 已完成 RAG 检索和结果判断，直接去 llm_call")
+    # 关键修复：检测 RAG 重复循环 - 如果发现"RETRIEVE_RAG"出现超过1次，直接去 LLM
+    rag_count = previous_actions.count("RETRIEVE_RAG")
+    if rag_count >= 2:
+        info(f"[route_by_reasoning] 检测到 RAG 重复循环（{rag_count}次），直接去 llm_call")
+        return "llm_call"
+    
+    # 关键修复：如果已经有 rag_docs 或 rag_context，说明已经检索过了，直接去 LLM
+    if (state.rag_docs and len(state.rag_docs) > 0) or (state.rag_context and len(state.rag_context) > 0):
+        info(f"[route_by_reasoning] 检测到已存在 RAG 检索结果，直接去 llm_call")
         return "llm_call"
     
     # 关键修复：限制最多 3 次推理，避免无限循环