推理优化

backend/app/core/intent.py

@@ -130,41 +130,60 @@ class ReactIntentReasoner:
         retrieved_docs = context.get("retrieved_docs", [])
         messages = context.get("messages", [])
         
-        # 关键修改：不要在第一次 rag_retrieve 后就直接回答，允许再推理一次
-        # 让推理逻辑有机会判断 RAG 结果好不好，要不要再检索或转 web search
+        # 获取 RAG 相关状态
         previous_actions = context.get("previous_actions", [])
-        rag_count = previous_actions.count("RETRIEVE_RAG")  # 修复：大写
-        web_search_count = previous_actions.count("web_search")
+        rag_count = previous_actions.count("RETRIEVE_RAG")
+        rag_attempts = context.get("rag_attempts", rag_count)
+        rag_confidence = context.get("rag_confidence", 0.0)
         retrieved_docs = context.get("retrieved_docs", [])
-        
-        # 如果已经有检索文档了，直接回答
-        if retrieved_docs and len(retrieved_docs) > 0:
-            result.action = ReasoningAction.DIRECT_RESPONSE
-            result.confidence = 0.95
-            result.reasoning = "已获取检索文档，直接回答"
-            return result
-        
-        # 只有当 rag 或 web search 已经超过 1 次，或者已经有推理在 rag 之后，才直接回答
-        if rag_count >= 2 or web_search_count >= 1:
-            result.action = ReasoningAction.DIRECT_RESPONSE
-            result.confidence = 0.95
-            result.reasoning = "已获取足够信息，直接回答"
-            return result
+        web_search_count = previous_actions.count("web_search")
 
         # 检查 RAG 是否多次失败（reasoning_history 中有失败的 RAG 记录）
-        # 失败的 RAG 记录特征：confidence = 0.0
         rag_history = context.get("reasoning_history", [])
         rag_fail_count = sum(
             1 for h in rag_history
             if h.get("action") in ("RETRIEVE_RAG", "RE_RETRIEVE_RAG") and h.get("confidence", 1.0) == 0.0
         )
+
+        # 如果有检索文档，根据置信度判断下一步
+        if retrieved_docs and len(retrieved_docs) > 0:
+            if rag_confidence >= 0.6:
+                # 置信度足够高，直接回答
+                result.action = ReasoningAction.DIRECT_RESPONSE
+                result.confidence = 0.95
+                result.reasoning = f"已获取检索文档，置信度={rag_confidence:.2f}，直接回答"
+                return result
+            elif rag_attempts >= 2 or rag_fail_count >= 2:
+                # 尝试次数已够或多次失败，放弃 RAG，转向联网搜索
+                result.action = ReasoningAction.WEB_SEARCH
+                result.confidence = 0.8
+                result.reasoning = f"RAG 置信度={rag_confidence:.2f} < 0.6，且已尝试 {rag_attempts} 次，转向联网搜索"
+                result.metadata["need_web_search"] = True
+                result.metadata["search_query"] = query
+                return result
+            else:
+                # 置信度不够但还有尝试机会，再查一次
+                result.action = ReasoningAction.RETRIEVE_RAG
+                result.confidence = 0.8
+                result.reasoning = f"已获取检索文档但置信度={rag_confidence:.2f} < 0.6，可再尝试一次"
+                result.retrieval_config.need_retrieval = True
+                result.retrieval_config.retrieval_query = query
+                return result
+
+        # 如果 RAG 已多次失败且无文档，直接回答（基于常识）
         if rag_fail_count >= 2:
-            # RAG 多次失败，应该直接回答而不是继续重试
             result.action = ReasoningAction.DIRECT_RESPONSE
             result.confidence = 0.7
             result.reasoning = f"RAG 已尝试 {rag_fail_count} 次均失败，知识库无相关内容，直接基于常识回答"
             return result
 
+        # 如果 web search 已执行过，直接回答
+        if web_search_count >= 1:
+            result.action = ReasoningAction.DIRECT_RESPONSE
+            result.confidence = 0.95
+            result.reasoning = "已获取联网搜索结果，直接回答"
+            return result
+
         # 策略1：尝试使用 LLM 推理
         try:
             llm_result = await self._reason_with_llm(query, context)
@@ -194,6 +213,10 @@ class ReactIntentReasoner:
         context_parts = []
         if context.get("retrieved_docs"):
             context_parts.append(f"- 已检索文档: {len(context['retrieved_docs'])} 条")
+        if context.get("rag_confidence") is not None:
+            context_parts.append(f"- RAG 置信度: {context['rag_confidence']:.2f}")
+        if context.get("rag_attempts"):
+            context_parts.append(f"- RAG 尝试次数: {context['rag_attempts']}")
         if context.get("previous_actions"):
             context_parts.append(f"- 历史动作: {context['previous_actions']}")
 
@@ -202,7 +225,7 @@ class ReactIntentReasoner:
         return f"""你是一个专业的意图推理助手。请分析用户的查询，决定下一步应该做什么。
 
 可选动作：
-1. DIRECT_RESPONSE - 直接回答（闲聊、打招呼、不需要额外信息）
+1. DIRECT_RESPONSE - 直接回答（闲聊、打招呼、不需要额外信息，或已有足够信息）
 2. RETRIEVE_RAG - 需要查询知识库（询问知识、政策、文档等）
 3. RE_RETRIEVE_RAG - 需要重新检索（之前的结果不够，或者用户明确说"再查查"、"更多"）
 4. WEB_SEARCH - 需要联网搜索（询问最新资讯、热点、实时信息、知识库中没有的内容）
@@ -212,6 +235,12 @@ class ReactIntentReasoner:
    - news_analysis: 资讯、新闻、热点分析相关
 6. CLARIFY - 需要澄清用户的问题（问题不明确）
 
+判断规则：
+- 如果 RAG 置信度 >= 0.6 且有检索文档，应返回 DIRECT_RESPONSE
+- 如果 RAG 置信度 < 0.6 且尝试次数 < 2，可返回 RETRIEVE_RAG 再试一次
+- 如果 RAG 置信度 < 0.6 且尝试次数 >= 2，应返回 WEB_SEARCH
+- 如果已联网搜索过，应返回 DIRECT_RESPONSE
+
 用户查询: {query}
 当前上下文:
 {context_str}