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RAG 检索与生成模块

提供在线检索与生成功能，包括：
- 基础向量检索（稠密向量 / 混合检索）
- 重排序（Cross-Encoder）
- 多路查询改写（Multi-Query）
- RRF 融合（Reciprocal Rank Fusion）
- 完整的 RAG 流水线
- Agent 工具封装

固定流水线：
    用户查询 → 多路改写 → 并行检索 → RRF 融合 → 重排序 → 返回父文档

示例用法：
    >>> from app.rag.rag import RAGPipeline, create_rag_tool
    >>> from rag_indexer.builder import IndexBuilder, IndexBuilderConfig
    >>> from langchain_openai import ChatOpenAI
    >>>
    >>> # 获取基础检索器（如父子块检索器）
    >>> config = IndexBuilderConfig(collection_name="my_docs")
    >>> builder = IndexBuilder(config)
    >>> retriever = builder.retriever
    >>>
    >>> # 创建 LLM 和流水线
    >>> llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")
    >>> pipeline = RAGPipeline(retriever=retriever, llm=llm)
    >>>
    >>> # 检索
    >>> docs = await pipeline.aretrieve("什么是 RAG？")
    >>> context = pipeline.format_context(docs)
    >>>
    >>> # 创建 Agent 工具
    >>> rag_tool = create_rag_tool(retriever=retriever, llm=llm)
"""

from .retriever import (
    create_base_retriever,
    create_hybrid_retriever,
    create_qdrant_client,
)
from .reranker import LLaMaCPPReranker
from .query_transform import MultiQueryGenerator
from .fusion import reciprocal_rank_fusion
from .pipeline import RAGPipeline
from .tools import create_rag_tool_sync


__all__ = [
    # 检索器工厂函数
    "create_base_retriever",
    "create_hybrid_retriever",
    "create_qdrant_client",
    
    # 重排序器
    "LLaMaCPPReranker",
    
    # 查询改写生成器
    "MultiQueryGenerator",
    
    # 融合算法
    "reciprocal_rank_fusion",
    
    # 主流水线
    "RAGPipeline",
    
    # 工具创建（供 Agent 使用）
    "create_rag_tool_sync",
]