diff --git a/README.md b/README.md
index c479fb4..5fbf105 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -49,21 +49,20 @@
 - ✅ **向后兼容**：可通过 use_hybrid_router=True/False 切换混合路由/纯 React 模式
 
 ---
+好的，以下是根据我们讨论优化后的完整架构部分。你直接粘贴到 README 中即可使用。
 
+```markdown
 ## 🏗️ 技术架构
 
-### 技术栈总览
+### 1. 技术栈总览
 
 | 层级 | 组件 | 技术选型 | 说明 |
 |------|------|---------|------|
 | **Agent 框架** | 工作流编排 | LangGraph + LangChain | 状态机驱动的智能体工作流 |
-| **主图系统** | 主流程 | main_graph/ | 混合路由 + React 循环 + 工具执行 |
-| **子图系统** | 模块化子图 | subgraphs/ | 通讯录、词典、资讯分析等子图 |
-| | 核心工具 | core/ | 意图理解、格式化输出、人工审核、联网搜索、可视化图表 |
-| **向量数据库** | 向量检索 | Qdrant | 高性能向量相似度检索（远程服务器） |
 | **后端框架** | API 服务 | FastAPI + Uvicorn | RESTful API + SSE 流式输出 |
 | **前端框架** | Web 界面 | Streamlit | 交互式对话界面 |
 | **关系数据库** | 持久化存储 | PostgreSQL | 对话记忆持久化（远程服务器） |
+| **向量数据库** | 向量检索 | Qdrant | 高性能向量相似度检索（远程服务器） |
 | **容器化** | 服务编排 | Docker + Docker Compose | 一键部署所有服务 |
 | **CI/CD** | 自动化部署 | Gitea Workflows | 代码推送自动构建部署 |
 | **LLM 服务** | 云端模型 | 智谱 AI (glm-4-plus) | 快速响应，适合日常对话 |
@@ -75,267 +74,245 @@
 | | Rerank 服务 | rerank_services.py | 统一的重排序接口 |
 | **Embedding** | 向量嵌入 | llama.cpp server | 本地 embedding 服务 (:18001) |
 
-### 系统架构流程图
+---
+
+### 2. 系统全景图
+
+展示系统各组件之间的高层交互关系，隐藏执行细节。
 
 ```mermaid
 graph TB
-    User[用户浏览器] --> Frontend[Streamlit 前端 :8501]
-    Frontend --> Backend[FastAPI 后端 :8079]
+    subgraph UserLayer["👤 用户层"]
+        Browser["浏览器"]
+        Streamlit["Streamlit 前端<br/>:8501"]
+    end
 
-    Backend --> AgentService[AIAgentService]
+    subgraph AppLayer["⚙️ 应用服务层"]
+        FastAPI["FastAPI 后端<br/>:8079"]
+        Agent["AIAgentService<br/>（智能体协调）"]
+    end
 
-    AgentService --> LangGraph[LangGraph 工作流引擎]
+    subgraph EngineLayer["🧠 智能体引擎"]
+        LangGraph["LangGraph 工作流引擎<br/>路由 / React / 工具调用"]
+    end
 
-    LangGraph --> RetrieveMemory[记忆检索 retrieve_memory]
-    LangGraph --> MemoryTrigger[记忆触发 memory_trigger]
-    LangGraph --> InitState[初始化状态 init_state]
-    LangGraph --> HybridRouter[混合路由 hybrid_router]
-    LangGraph --> ReactLoop[React 循环 react_loop]
-    LangGraph --> FastPath[快速路径 fast_*]
-    LangGraph --> LLMCall[LLM 调用 llm_call]
-    LangGraph --> Summarize[记忆摘要 summarize]
-    LangGraph --> Finalize[最终处理 finalize]
+    subgraph ServicesLayer["🧩 领域服务"]
+        RAG["RAG 检索服务"]
+        Tools["工具集<br/>（搜索、通讯录、词典等）"]
+    end
 
-    HybridRouter --> FastChitchat[fast_chitchat]
-    HybridRouter --> FastRAG[fast_rag]
-    HybridRouter --> FastTool[fast_tool]
-    HybridRouter --> ReactLoop
+    subgraph ModelLayer["🤖 模型层"]
+        LLM["LLM 服务<br/>（多模型降级链）"]
+        Embedding["Embedding 服务<br/>:18001"]
+        Rerank["Rerank 服务<br/>:18002"]
+    end
 
-    ReactLoop --> ReactReason[react_reason 推理节点]
-    ReactLoop --> RAGRetrieve[rag_retrieve]
-    ReactLoop --> WebSearch[web_search]
-    ReactLoop --> ContactSubgraph[contact_subgraph]
-    ReactLoop --> DictionarySubgraph[dictionary_subgraph]
-    ReactLoop --> NewsSubgraph[news_analysis_subgraph]
-    ReactLoop --> HandleError[handle_error]
+    subgraph DataLayer["💾 数据层"]
+        Qdrant["Qdrant 向量库"]
+        PostgreSQL["PostgreSQL"]
+    end
 
-    RAGRetrieve --> Qdrant[Qdrant向量库]
-    RAGRetrieve --> RerankService[Rerank服务]
-    RAGRetrieve --> EmbeddingService[Embedding服务]
+    Browser --> Streamlit
+    Streamlit --> FastAPI
+    FastAPI --> Agent
+    Agent --> LangGraph
+    LangGraph --> RAG
+    LangGraph --> Tools
+    LangGraph --> LLM
+    RAG --> Embedding
+    RAG --> Rerank
+    RAG --> Qdrant
+    Agent --> PostgreSQL
+    LangGraph --> PostgreSQL
 
-    AgentService --> ChatServices[模型服务层 chat_services]
-    ChatServices --> FallbackChain[FallbackServiceChain]
-    FallbackChain --> Zhipu[智谱 GLM-4]
-    FallbackChain --> DeepSeek[DeepSeek V3]
-    FallbackChain --> OpenAI[OpenAI GPT-4o]
-    FallbackChain --> LocalQwen[本地 Qwen3.5-9B]
-
-    RetrieveMemory --> PostgreSQL[PostgreSQL]
-    Summarize --> PostgreSQL
-
-    style User fill:#e1f5ff
-    style Frontend fill:#fff4e1
-    style Backend fill:#e8f5e9
-    style HybridRouter fill:#fff3e0,stroke:#ff9800,stroke-width:3px
-    style ReactLoop fill:#f3e5f5
-    style FastPath fill:#e3f2fd
-    style LangGraph fill:#c8e6c9
-    style ChatServices fill:#c8e6c9
-    style PostgreSQL fill:#ffebee
-    style Qdrant fill:#ffebee
+    style UserLayer fill:#e1f5ff
+    style AppLayer fill:#fff4e1
+    style EngineLayer fill:#ffe0b2
+    style ServicesLayer fill:#e8f5e9
+    style ModelLayer fill:#f3e5f5
+    style DataLayer fill:#ffebee
 ```
 
 ---
 
-### 主图与子图架构
+### 3. 智能体引擎（主图）
+
+#### 3.1 核心流程
 
 ```mermaid
 graph TB
-    subgraph "主图 MainGraph"
-        StartMain[START]
-        RetrieveMemory[记忆检索]
-        MemoryTrigger[记忆触发]
-        InitState[初始化状态]
-        HybridRouter[混合路由]
-        FastChitchat[fast_chitchat]
-        FastRAG[fast_rag]
-        FastTool[fast_tool]
-        ReactReason[react_reason]
-        LLMCall[llm_call]
-        FinalMain[最终响应]
-        EndMain[END]
+    Start([开始]) --> Retrieve["检索长期记忆"]
+    Retrieve --> Trigger["记忆触发"]
+    Trigger --> Init["初始化状态"]
+    Init --> Route{"混合路由<br/>hybrid_router"}
+    
+    Route -->|闲聊/简单问答| Fast["⚡ 快速路径<br/>（fast_*）"]
+    Route -->|知识检索| FastRAG["⚡ 快速 RAG"]
+    Route -->|工具调用| FastTool["⚡ 快速工具"]
+    Route -->|复杂任务| React["🔄 React 循环"]
+    
+    React --> Reason["推理"]
+    Reason --> Action["选择行动"]
+    Action -->|需要检索| RAGNode["RAG 检索"]
+    Action -->|搜索| Web["联网搜索"]
+    Action -->|通讯录| Contact["通讯录子图"]
+    Action -->|词典| Dict["词典子图"]
+    Action -->|资讯| News["资讯子图"]
+    Action -->|LLM| LLMCall["LLM 生成"]
+    
+    RAGNode --> Observe["观察结果"]
+    Web --> Observe
+    Contact --> Observe
+    Dict --> Observe
+    News --> Observe
+    LLMCall --> Observe
+    Observe -->|未完成| Reason
+    Observe -->|完成| Final["生成最终回复"]
+    
+    Fast --> Final
+    FastRAG --> Final
+    FastTool --> Final
+    Final --> End([结束])
 
-        StartMain --> RetrieveMemory
-        RetrieveMemory --> MemoryTrigger
-        MemoryTrigger --> InitState
-        InitState --> HybridRouter
-
-        HybridRouter --> FastChitchat
-        HybridRouter --> FastRAG
-        HybridRouter --> FastTool
-        HybridRouter --> ReactReason
-
-        FastChitchat --> LLMCall
-        FastChitchat -.-> ReactReason
-        FastRAG --> LLMCall
-        FastRAG -.-> ReactReason
-        FastTool --> LLMCall
-        FastTool -.-> ReactReason
-
-        ReactReason --> RAGRetrieve[RAG检索]
-        ReactReason --> WebSearchNode[联网搜索]
-        ReactReason --> ContactNode[通讯录子图]
-        ReactReason --> DictNode[词典子图]
-        ReactReason --> NewsNode[资讯子图]
-        ReactReason --> LLMCall
-
-        RAGRetrieve --> ReactReason
-        WebSearchNode --> ReactReason
-        ContactNode --> ReactReason
-        DictNode --> ReactReason
-        NewsNode --> ReactReason
-
-        LLMCall --> FinalMain
-        FinalMain --> EndMain
-    end
-
-    subgraph "通讯录子图 ContactSubgraph"
-        StartContact[START]
-        IntentContact[parse_intent]
-        ListContacts[list_contacts]
-        AddContact[add_contact]
-        ListEmails[list_emails]
-        GenEmail[generate_email_draft]
-        HumanReview[human_review]
-        SendEmail[send_email]
-        SniffContact[sniff_contacts]
-        FormatContact[format_result]
-        EndContact[END]
-
-        StartContact --> IntentContact
-        IntentContact --> ListContacts
-        IntentContact --> AddContact
-        IntentContact --> ListEmails
-        IntentContact --> GenEmail
-        IntentContact --> SniffContact
-        ListContacts --> FormatContact
-        AddContact --> FormatContact
-        ListEmails --> FormatContact
-        SniffContact --> FormatContact
-        GenEmail --> HumanReview
-        HumanReview --> SendEmail
-        HumanReview --> FormatContact
-        SendEmail --> FormatContact
-        FormatContact --> EndContact
-    end
-
-    subgraph "词典子图 DictionarySubgraph"
-        StartDict[START]
-        IntentDict[parse_intent]
-        QueryWord[query_word]
-        Translate[translate_text]
-        ExtractTerms[extract_terms]
-        DailyWord[get_daily_word]
-        LookupWord[lookup_word_book]
-        AddToWord[add_to_word_book]
-        FormatDict[format_result]
-        EndDict[END]
-
-        StartDict --> IntentDict
-        IntentDict --> QueryWord
-        IntentDict --> Translate
-        IntentDict --> ExtractTerms
-        IntentDict --> DailyWord
-        IntentDict --> LookupWord
-        IntentDict --> AddToWord
-        QueryWord --> FormatDict
-        Translate --> FormatDict
-        ExtractTerms --> FormatDict
-        DailyWord --> FormatDict
-        LookupWord --> FormatDict
-        AddToWord --> FormatDict
-        FormatDict --> EndDict
-    end
-
-    subgraph "资讯分析子图 NewsSubgraph"
-        StartNews[START]
-        IntentNews[parse_intent]
-        QueryNews[query_news]
-        AnalyzeUrl[analyze_url]
-        ExtractKeywords[extract_keywords]
-        GenReport[generate_report]
-        FormatNews[format_result]
-        EndNews[END]
-
-        StartNews --> IntentNews
-        IntentNews --> QueryNews
-        IntentNews --> AnalyzeUrl
-        IntentNews --> ExtractKeywords
-        IntentNews --> GenReport
-        QueryNews --> FormatNews
-        AnalyzeUrl --> FormatNews
-        ExtractKeywords --> FormatNews
-        GenReport --> FormatNews
-        FormatNews --> EndNews
-    end
-
-    ReactReason -.-> StartContact
-    ReactReason -.-> StartDict
-    ReactReason -.-> StartNews
-
-    style HybridRouter fill:#fff3e0,stroke:#ff9800,stroke-width:3px
-    style ReactReason fill:#e8eaf6
+    style Route fill:#fff3e0,stroke:#ff9800,stroke-width:3px
+    style React fill:#f3e5f5,stroke:#7e57c2,stroke-width:2px
 ```
+
+#### 3.2 路由策略
+
+- **闲聊 / 简单问答** → `fast_chitchat`：直接调用 LLM 生成回复
+- **知识检索** → `fast_rag`：RAG 检索后生成回复
+- **工具调用** → `fast_tool`：直接执行原子工具操作
+- **复杂任务** → `React 循环`：推理 → 行动 → 观察的多轮迭代
+
+#### 3.3 React 循环详解
+
+当任务需要多步推理时，引擎进入 React 循环：
+
+1. **推理**：LLM 分析当前状态，决定下一步行动
+2. **行动**：执行工具调用（RAG 检索、联网搜索、子图操作等）
+3. **观察**：收集行动结果，更新状态
+4. 若任务未完成，回到步骤 1；否则退出循环，生成最终回复
+
 ---
 
-### 索引工作流（离线构建）
+### 4. 子图系统
+
+每个子图都是独立的模块化工作流，由主图的 React 循环按需调用。
+
+#### 4.1 通讯录子图
+
+支持联系人管理、邮件草稿生成与人工审核发送。
+
+```mermaid
+graph LR
+    Start([START]) --> Intent["parse_intent"]
+    Intent --> List["list_contacts"]
+    Intent --> Add["add_contact"]
+    Intent --> EmailList["list_emails"]
+    Intent --> GenEmail["generate_email_draft"]
+    Intent --> Sniff["sniff_contacts"]
+    GenEmail --> Human["human_review"]
+    Human --> Send["send_email"]
+    Send --> Format["format_result"]
+    List --> Format
+    Add --> Format
+    EmailList --> Format
+    Sniff --> Format
+    Format --> End([END])
+```
+
+#### 4.2 词典子图
+
+支持单词查询、翻译、术语提取、每日单词、单词本管理。
+
+```mermaid
+graph LR
+    Start([START]) --> Intent["parse_intent"]
+    Intent --> Query["query_word"]
+    Intent --> Trans["translate_text"]
+    Intent --> Terms["extract_terms"]
+    Intent --> Daily["get_daily_word"]
+    Intent --> Lookup["lookup_word_book"]
+    Intent --> AddWord["add_to_word_book"]
+    Query --> Format["format_result"]
+    Trans --> Format
+    Terms --> Format
+    Daily --> Format
+    Lookup --> Format
+    AddWord --> Format
+    Format --> End([END])
+```
+
+#### 4.3 资讯分析子图
+
+支持新闻检索、URL 分析、关键词提取与报告生成。
+
+```mermaid
+graph LR
+    Start([START]) --> Intent["parse_intent"]
+    Intent --> QueryNews["query_news"]
+    Intent --> AnalyzeUrl["analyze_url"]
+    Intent --> Keywords["extract_keywords"]
+    Intent --> Report["generate_report"]
+    QueryNews --> Format["format_result"]
+    AnalyzeUrl --> Format
+    Keywords --> Format
+    Report --> Format
+    Format --> End([END])
+```
+
+---
+
+### 5. RAG 系统
+
+#### 5.1 离线索引
+
+文档导入、切分、嵌入生成到存入向量库的完整流程。
 
 ```mermaid
 flowchart TB
-    subgraph 文档输入
-        A1[文档源]
-        A2[PDF/DOCX/TXT/Markdown]
+    subgraph Input["文档输入"]
+        DocSource["文档源<br/>PDF/DOCX/TXT/Markdown"]
     end
 
-    subgraph 文档加载
-        B1[rag_indexer/loaders.py]
-        B2[UnstructuredLoader]
-        B3[PyMuPDFLoader]
-        B4[TextLoader]
+    subgraph Load["文档加载"]
+        Loader["Unstructured / PyMuPDF / TextLoader"]
     end
 
-    subgraph 文本切分
-        C1[rag_indexer/splitters.py]
-        C2[RecursiveCharacterTextSplitter<br/>按分隔符递归切分]
-        C3[SemanticChunker<br/>基于语义相似度]
-        C4[ParentChildSplitter<br/>父子块切分]
+    subgraph Split["文本切分"]
+        Recursive["RecursiveCharacterTextSplitter<br/>按分隔符递归切分"]
+        Semantic["SemanticChunker<br/>基于语义相似度"]
+        ParentChild["ParentChildSplitter<br/>父子块切分"]
     end
 
-    subgraph 嵌入生成
-        D1[Embedding 生成]
-        D2[稠密向量<br/>Qwen3-Embedding-0.6B<br/>llama.cpp server:18001]
-        D3[稀疏向量 BM25<br/>FastEmbed]
+    subgraph Embed["嵌入生成"]
+        Dense["稠密向量<br/>Qwen3-Embedding-0.6B"]
+        Sparse["稀疏向量 BM25<br/>FastEmbed"]
     end
 
-    subgraph 向量存储
-        E1[Qdrant Vector Store]
-        E2[稠密向量索引<br/>HNSW 算法]
-        E3[稀疏向量索引<br/>BM25]
-        E4[rag_core/vector_store.py]
+    subgraph Store["向量存储"]
+        QdrantStore["Qdrant<br/>HNSW 索引 + 稀疏索引"]
     end
 
-    A1 --> A2
-    A2 --> B1
-    B1 --> B2
-    B2 --> C1
-    C1 --> C2
-    C1 --> C3
-    C1 --> C4
-    C2 --> D1
-    C3 --> D1
-    C4 --> D1
-    D1 --> D2
-    D1 --> D3
-    D2 --> E1
-    D3 --> E1
-    E1 --> E2
-    E1 --> E3
+    DocSource --> Loader
+    Loader --> Recursive
+    Loader --> Semantic
+    Loader --> ParentChild
+    Recursive --> Dense
+    Semantic --> Dense
+    ParentChild --> Dense
+    Recursive --> Sparse
+    Semantic --> Sparse
+    ParentChild --> Sparse
+    Dense --> QdrantStore
+    Sparse --> QdrantStore
 
-    style A1 fill:#e3f2fd
-    style B1 fill:#fff3e0
-    style C1 fill:#f3e5f5
-    style D1 fill:#e8f5e9
-    style E1 fill:#ffebee
+    style Input fill:#e3f2fd
+    style Load fill:#fff3e0
+    style Split fill:#f3e5f5
+    style Embed fill:#e8f5e9
+    style Store fill:#ffebee
 ```
 
 **技术组件说明：**
@@ -343,79 +320,110 @@ flowchart TB
 | 组件 | 技术选型 | 说明 |
 |------|---------|------|
 | 文档加载 | Unstructured / PyMuPDF / TextLoader | 支持多种文档格式 |
-| 文本切分 | RecursiveCharacterTextSplitter | 按分隔符递归切分，默认 500 字符 |
+| 文本切分 | RecursiveCharacterTextSplitter | 默认 500 字符，按分隔符递归切分 |
 | 语义切分 | SemanticChunker | 基于 Embedding 相似度自动切分 |
-| 父子块切分 | ParentChildSplitter | 大块存储上下文，小块用于检索 |
+| 父子切分 | ParentChildSplitter | 大块存储上下文，小块用于检索 |
 | 稠密嵌入 | Qwen3-Embedding-0.6B-Q8_0 | llama.cpp server (:18001) |
 | 稀疏嵌入 | FastEmbed BM25 | 本地计算，无需额外服务 |
 | 向量存储 | Qdrant | HNSW 索引，高性能 ANN 检索 |
 
-### 检索工作流（在线查询）
+#### 5.2 在线检索
+
+用户查询经过改写、混合检索、融合、重排序，最终由 LLM 生成回答。
 
 ```mermaid
 flowchart TB
-    subgraph "查询输入"
-        Q1[用户查询]
-        Q2[公司报销流程]
+    subgraph Input["查询输入"]
+        Query["用户查询"]
     end
 
-    subgraph "查询处理"
-        R1[查询改写]
-        R2[使用 chat_services]
+    subgraph Processing["查询处理"]
+        Rewrite["查询改写<br/>（LLM 生成多角度查询）"]
     end
 
-    subgraph "混合检索"
-        S1[并行检索]
-        S2[稠密向量检索]
-        S3[稀疏BM25检索]
+    subgraph Retrieval["混合检索"]
+        Parallel["并行检索"]
+        DenseRet["稠密向量检索"]
+        SparseRet["稀疏 BM25 检索"]
     end
 
-    subgraph "结果融合"
-        F1[RRF融合]
+    subgraph Fusion["结果融合"]
+        RRF["RRF 融合<br/>（Qdrant 服务端融合）"]
     end
 
-    subgraph "重排序"
-        P1[Cross-Encoder重排]
-        P2[18002端口]
+    subgraph Rerank["重排序"]
+        CrossEncoder["Cross-Encoder 重排<br/>bge-reranker-v2-m3"]
     end
 
-    subgraph "LLM生成"
-        G1[LLM生成回答]
-        G2[chat_services]
+    subgraph Generation["生成"]
+        LLMGen["LLM 生成回答"]
     end
 
-    Q1 --> Q2
-    Q2 --> R1
-    R1 --> R2
-    R2 --> S1
-    S1 --> S2
-    S1 --> S3
-    S2 --> F1
-    S3 --> F1
-    F1 --> P1
-    P1 --> P2
-    P2 --> G1
-    G1 --> G2
+    Query --> Rewrite --> Parallel
+    Parallel --> DenseRet
+    Parallel --> SparseRet
+    DenseRet --> RRF
+    SparseRet --> RRF
+    RRF --> CrossEncoder --> LLMGen
 
-    style Q1 fill:#e3f2fd
-    style R1 fill:#fff3e0
-    style S1 fill:#f3e5f5
-    style F1 fill:#e8f5e9
-    style P1 fill:#ffebee
-    style G1 fill:#fff3e0
+    style Input fill:#e3f2fd
+    style Processing fill:#fff3e0
+    style Retrieval fill:#f3e5f5
+    style Fusion fill:#e8f5e9
+    style Rerank fill:#ffebee
+    style Generation fill:#fff3e0
 ```
 
 **技术组件说明：**
 
 | 阶段 | 技术选型 | 说明 |
 |------|---------|------|
-| 查询改写 | MultiQuery | 使用 LLM 生成 3-5 个多角度查询 |
-| 稠密检索 | Qwen3-Embedding | 向量相似度计算，余弦相似度 |
-| 稀疏检索 | FastEmbed BM25 | 词频 TF-IDF 统计 |
-| 结果融合 | Qdrant Fusion API | 服务端 RRF 融合，无需传输数据 |
+| 查询改写 | MultiQuery | LLM 生成 3~5 个多角度查询 |
+| 稠密检索 | Qwen3-Embedding | 余弦相似度向量检索 |
+| 稀疏检索 | FastEmbed BM25 | TF-IDF 词频统计检索 |
+| 结果融合 | Qdrant Fusion API | 服务端 RRF 融合，减少数据传输 |
 | 重排序 | bge-reranker-v2-m3 | Cross-Encoder 交互编码，精度更高 |
 | LLM 生成 | chat_services | 统一的大模型服务接口 |
 
+---
+
+### 6. 模型服务层
+
+#### 6.1 多模型降级链
+
+当首选模型调用失败时，自动依次尝试备用模型，保证服务可用性。
+
+```mermaid
+graph LR
+    Start([API 请求]) --> Zhipu["智谱 GLM-4"]
+    Zhipu -->|失败| DeepSeek["DeepSeek V3"]
+    DeepSeek -->|失败| OpenAI["OpenAI GPT-4o"]
+    OpenAI -->|失败| Local["本地 Qwen3.5-9B"]
+    Local --> Response([返回响应])
+    style Start fill:#e1f5ff
+    style Response fill:#c8e6c9
+```
+
+**降级策略：** 云端模型按优先级依次尝试，最终回退到本地模型，确保无单点故障。
+
+#### 6.2 统一服务接口
+
+所有模型调用均通过以下三个统一接口访问，上层业务不感知具体模型：
+
+- **`chat_services`**：对话生成
+- **`embedding_services`**：文本向量化
+- **`rerank_services`**：搜索结果重排序
+
+---
+
+### 7. 数据存储
+
+| 存储 | 用途 | 访问方式 |
+|------|------|---------|
+| **PostgreSQL** | 对话历史、长期记忆 | 远程服务器，SQLAlchemy ORM |
+| **Qdrant** | 文档向量、知识库 | 远程服务器，gRPC/HTTP API |
+```
+
 ### 数据流向图
 
 ```
diff --git a/rag_indexer/README.md b/rag_indexer/README.md
index 1e75892..209a49a 100644
--- a/rag_indexer/README.md
+++ b/rag_indexer/README.md
@@ -78,6 +78,10 @@ rag_indexer/
 ├── index_builder.py       # 索引构建主流水线（自定义父子块实现）
 ├── loaders.py             # 文档加载器（多格式支持）
 ├── splitters.py           # 文本切分器（递归/语义/父子块）
+├── config.py              # 配置管理
+├── cli.py                 # 命令行接口
+├── clear_qdrant.py        # 清空 Qdrant 集合
+├── reset_qdrant.py        # 重置 Qdrant 集合
 └── README.md              # 本文档
 ```
 
@@ -87,14 +91,28 @@ backend/rag_core/
 ├── vector_store.py        # Qdrant 混合存储（异步）
 ├── sparse_embedder.py     # BM25 稀疏嵌入
 ├── embedders.py           # 嵌入模型封装
-├── store.py               # PostgreSQL 文档存储
+├── doc_store.py           # PostgreSQL 文档存储
 ├── client.py              # Qdrant 同步/异步客户端工厂
 └── config.py              # 配置管理
 ```
 
 ```
 backend/app/rag/
-└── retriever.py           # 混合检索器（异步）
+├── retriever.py           # 混合检索器（异步）
+├── rerank.py              # llama.cpp 远程重排序器
+├── query_transform.py     # 多路查询改写生成器
+├── fusion.py              # RRF 倒数排名融合算法
+├── pipeline.py            # RAG 流水线编排
+├── tools.py               # LangChain Tool 封装
+├── evaluate.py            # 评估工具
+└── README.md              # 本文档
+```
+
+```
+backend/app/model_services/
+├── embedding_services.py  # 嵌入服务
+├── chat_services.py       # LLM 服务
+└── rerank_services.py     # 重排序服务
 ```
 
 ## 🎯 演进路线与核心算法 (Roadmap)