处理与知识库无关的查询

处理与知识库无关的查询

背景

用户输入"你好"等与知识库无关的问候语时，系统仍然强制检索并生成测试用例，导致答非所问。

从日志可以看到：

• 查询"你好" -> 检索10个文档 -> CRAG判定全部INCORRECT -> 但仍强制生成回答

问题

1. 缺少对问候/闲聊类查询的识别
2. CRAG判定不相关后仍强制生成答案
3. 用户体验差，答非所问

优化方案

1. 添加查询预分类（ai_core/agent.py）

在Agent决策前，添加简单查询识别：

# 问候语/闲聊关键词
GREETING_KEYWORDS = ["你好", "hello", "hi", "嗨", "在吗", "您好", "早上好", "晚上好", "谢谢", "再见"]

# 无意义查询
NON_QUERY_KEYWORDS = ["测试", "test"]  # 太泛的词

def is_greeting_query(query: str) -> bool:
    """判断是否为问候语"""
    q = query.lower().strip()
    return any(kw in q for kw in GREETING_KEYWORDS)

def is_too_generic(query: str) -> bool:
    """判断是否太泛"""
    return len(query.strip()) <= 2

2. 修改Agent决策逻辑（ai_core/agent.py）

在_decide方法中，检测到问候语直接返回友好回复：

def _decide(self, query: str, context: list):
    # 如果是问候语，直接回答
    if is_greeting_query(query):
        return Thought(
            thought="用户发送问候语，应以贾维斯风格友好回应",
            action=AgentAction.ANSWER,
            action_input={"query": query, "is_greeting": True}
        )

3. 修改RAG工具响应（ai_core/tool.py）

当CRAG判定全部INCORRECT时，返回特定标记：

# 在CRAG评估后
if incorrect_count == len(docs):
    return {
        "success": True,
        "answer": None,  # 表示无相关答案
        "clarification": "抱歉，知识库中没有找到与您问题相关的内容。您可以尝试询问关于智慧停车系统测试用例的具体问题，例如：如何测试车牌识别？",
        "retrieved_docs": []
    }

4. 修改Agent处理逻辑

检测到answer为None时，以友好方式回应：

# 在Agent中处理
if observation.get("answer") is None:
    clarification = observation.get("clarification")
    if clarification:
        result["answer"] = f"Sir, {clarification}"
        result["success"] = True

关键文件

• ai_core/agent.py - Agent决策逻辑
• ai_core/tool.py - RAG工具
• ai_core/chains.py - CRAG评估