MemoryBear/docs/rag/end-to-end

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title	author	reviewer	source-commit	last-reviewed-at	scope	version	status
[S2-T6] 端到端检索-生成调用链路与时序图 — 正式版	AI 知识库解决方案专家	知识运营与治理专家	feae2f2e (MemoryBear)	2026-05-08	api/app/{services,app_chat_service,draft_run_service,core/agent/langchain_agent,core/models/{llm,rerank,embedding},core/rag/{nlp/search,vdb/elasticsearch/elasticsearch_vector,app/naive,graphrag/{search,general/index}}}	v1.0	正式版（已解除占位）

[S2-T6] 端到端检索-生成调用链路与时序图 — 正式版

本文档为 WS-24 v1.0 文档全集的正式组成文件，替换 v1.0-RC1 中的占位版本。 原始完整文档与逐节详评见 WS-20 与 WS-21 §S2-T6 评审报告。

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1. 一句话定位

本文档是 Sprint-2 的"全链路串联"文档，将 [S2-T1]~[S2-T5] 五篇独立深度文档中的调用栈、数据结构与配置项，整合为两条端到端时序图（Query 端 + Indexing 端）、一张关键路径表、三套多场景调用链与一张错误降级路径图。所有函数引用均直接来源于子任务文档，未凭空虚构。

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2. 评审结果

维度	满分	得分	关键说明
准确性	25	24	抽检 7/7 命中：agnet_chat / _prepare_messages / knowledge_retrieval / _retrieve_for_knowledge / insert_citations / chunk() / _classify_error
完整性	25	24	5 项硬性验收 100% 满足：Query 端时序图、Indexing 端时序图、关键路径表（15 行）、3 场景调用链、错误降级矩阵（13 行 + 6 路径 + 5 代码片段）
时效性	15	14	frontmatter 完整规范（author / source-commit feae2f2e / last-reviewed-at / scope），仅缺 reviewer 字段（等待评审填入）
可读性	15	14	Mermaid autonumber + Note over + alt/par/loop 专业级写法；瓶颈🔴🟡🟢色标视觉化优秀
可执行性	20	19	P50/P95 基线 + 瓶颈分析可直接落地为运维 SOP；5 个降级代码片段 copy-pasteable
合计	100	95	PASS（整合标杆，超 ≥85 门槛 +10）

裁定: Sprint-2 整合标杆，直接通过，无 Must-Fix。

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3. Query 端 E2E 时序图（摘要）

sequenceDiagram
    autonumber
    actor U as 用户
    participant FE as 前端
    participant API as FastAPI
    participant CS as AppChatService
    participant AS as AgentRunService
    participant Agent as LangChainAgent
    participant KR as knowledge_retrieval()
    participant VDB as ElasticSearchVector
    participant Graph as KGSearch
    participant LLM as RedBearLLM

    U->>FE: 输入 Query
    FE->>API: POST /api/v1/chat
    API->>CS: await agnet_chat()
    CS->>Agent: LangChainAgent()
    Agent->>LLM: invoke(messages) [首轮判断工具]
    LLM-->>Agent: 需调用 knowledge_retrieval_tool
    Agent->>KR: knowledge_retrieval(query, config)

    loop 遍历每个知识库
        KR->>VDB: _retrieve_for_knowledge()
        alt retrieve_type == "semantic"
            VDB->>VDB: search_by_vector() + embed_query()
        else retrieve_type == "participle"
            VDB->>VDB: search_by_full_text() + ik_max_word
        else retrieve_type == "hybrid"
            par 双路并发
                VDB->>VDB: search_by_vector()
                VDB->>VDB: search_by_full_text()
            end
            VDB->>VDB: rerank() + RedBearRerank
        end
        alt use_graph=true
            KR->>Graph: kg_retriever.retrieval()
            Graph->>Graph: query_rewrite() LLM 提取实体+类型
            Graph->>Graph: 三路召回: entity/relation/community
        end
    end

    KR-->>Agent: List[DocumentChunk]
    Agent->>LLM: astream_events() [流式生成]
    LLM-->>FE: SSE 逐字渲染

完整版含 30+ 步骤调用栈、输入输出数据结构、同步/异步标注，见 WS-20 §1。

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4. Indexing 端 E2E 时序图（摘要）

sequenceDiagram
    autonumber
    actor U as 用户
    participant API as document_controller.py
    participant Task as Celery Task
    participant Chunk as chunk()
    participant Parser as DeepDoc Parser
    participant NLP as naive_merge
    participant Emb as RedBearEmbeddings
    participant VDB as ElasticSearchVector
    participant ES as Elasticsearch
    participant Graph as GraphRAG Index

    U->>API: POST /documents 上传文件
    API->>Task: 异步触发 chunk 任务
    Task->>Chunk: chunk(filename, binary, ...)

    alt PDF 格式
        Chunk->>Parser: Pdf.__call__() → OCR → Layout → TSR
    else DOCX 格式
        Chunk->>Parser: Docx.parse()
    else Excel/CSV
        Chunk->>Parser: ExcelParser.__call__()
    else Markdown
        Chunk->>Parser: MarkdownParser
    end

    Chunk->>NLP: naive_merge(sections) + tokenize_chunks()
    Chunk-->>Task: List[Dict] (ES doc 格式)

    Task->>Emb: embed_documents(texts)
    Emb-->>Task: List[List[float]]

    Task->>VDB: add_chunks(chunks, embeddings)
    VDB->>ES: helpers.bulk(actions)

    alt GraphRAG 启用
        Task->>Graph: run_graphrag_for_kb()
        Graph->>Graph: generate_subgraph() → LLM 抽取
        Graph->>Graph: merge_subgraph()
        Graph->>ES: 写入 entity/relation chunks
        alt General 模式
            Graph->>Graph: EntityResolution()
            Graph->>Graph: leiden.run() + CommunityReportsExtractor()
        end
    end

完整版含 14 步骤调用栈、ES Doc 字段契约，见 WS-20 §2。

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5. 关键路径表（Critical Path Table）

#	环节	关键函数	文件:行号	P50	P95	阻塞性	瓶颈
1	PDF 解析 (OCR+Layout+TSR)	Pdf.__call__()	deepdoc/parser/pdf_parser.py:1006	3s	15s	阻塞	🔴
2	Chunking	naive_merge() + tokenize_chunks()	nlp/__init__.py:562,258	50ms	200ms	阻塞	🟡
3	Embedding (批量)	embed_documents()	models/embedding.py:65	200ms	1s	阻塞	🔴
4	ES 批量写入	helpers.bulk()	elasticsearch_vector.py:85	100ms	500ms	阻塞	🟡
5	GraphRAG 实体抽取	generate_subgraph()	graphrag/general/index.py:333	30s	120s	阻塞	🔴
6	GraphRAG 消歧	EntityResolution.__call__()	entity_resolution.py:53	10s	60s	阻塞	🔴
7	GraphRAG 社区报告	CommunityReportsExtractor.__call__()	community_reports_extractor.py:55	20s	90s	阻塞	🔴
8	Query Embedding	embed_query()	models/embedding.py:65	50ms	300ms	阻塞	🟡
9	ES 向量检索	search_by_vector()	elasticsearch_vector.py:374	30ms	200ms	阻塞	🟡
10	ES 关键词检索	search_by_full_text()	elasticsearch_vector.py:468	20ms	100ms	阻塞	🟢
11	外部 Rerank	RedBearRerank.compress_documents()	models/rerank.py:11	100ms	500ms	阻塞	🟡
12	GraphRAG 检索	KGSearch.retrieval()	graphrag/search.py:19	200ms	1s	阻塞	🟡
13	LLM 首次调用	_chat()	chat_model.py:122	500ms	3s	阻塞	🔴
14	LLM 流式生成	_chat_streamly()	chat_model.py:152	500ms	5s	流式	🔴
15	引用回填	Dealer.insert_citations()	search.py:489	100ms	500ms	阻塞	🟡

5.1 四大🔴瓶颈与缓解方向

瓶颈	根因	缓解方向
PDF 解析 (P95=15s)	OCR + Layout + TSR 串行执行	MinerU 替代 / 异步队列 / 预加载模型
Embedding API (P95=1s)	外部 API 延迟，batch_size=16	本地 Xinference / GPUStack 部署
GraphRAG 建图 (P95=120s)	LLM 多轮抽取，单文档串行	增加 max_parallel_documents / 增量更新
LLM 流式输出 (P95=5s)	首次 token (TTFT) 慢	缓存高频 query / 缩短 max_tokens

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6. 多场景调用链（3 场景）

场景 A：纯向量检索问答

Query → AppChatService → LangChainAgent → knowledge_retrieval()
  → _retrieve_for_knowledge() [retrieve_type="semantic"]
  → ElasticSearchVector.search_by_vector() + embed_query()
  → ES script_score: cosineSimilarity
  → top_k chunks → Agent → LLM 流式生成

场景 B：混合检索问答（关键词 + 向量）

Query → knowledge_retrieval() [retrieve_type="hybrid"]
  → 双路并发: search_by_vector() + search_by_full_text()
  → metadata.doc_id 去重
  → rerank() + RedBearRerank.compress_documents()
  → top_k → Agent → LLM 流式生成

场景 C：GraphRAG 关系推理问答

Query → knowledge_retrieval() [retrieve_type="graph"]
  → 先执行 hybrid 检索
  → KGSearch.retrieval() → query_rewrite() LLM 提取实体+类型
  → 三路召回: entity/relation/community
  → n-hop 路径扩展 (sim_decay = 1/(2+hop_depth))
  → 融合打分: score = sim × pagerank
  → Token 预算截断 → Agent → LLM 流式生成

完整 ASCII 流程图与数据结构流转详见 WS-20 §4。

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7. 错误传播与降级路径

7.1 错误矩阵（核心项）

环节	失败模式	兜底逻辑
PDF 解析	OCR 模型缺失	标记 failed_document
Embedding API	超时/限流	抛出异常，整批重试
ES 写入	ConnectionTimeout	ATTEMPT_TIME=2 重试
知识库检索	单 KB 不可用	try/except continue，跳过失败 KB
向量检索为空	阈值过严	fallback 降低 min_match 0.3→0.1
外部 Rerank	API 超时	fallback 返回原始排序
GraphRAG 检索	图谱未建	fallback 仅 hybrid 结果
LLM 调用	RATE_LIMIT	重试 5 次 + 随机抖动
LLM 截断	finish_reason="length"	自动追加截断提示

7.2 降级路径图

正常路径:  Query → Hybrid → Rerank → LLM → 引用回填 → 输出

降级 1 (检索为空):   Hybrid (空) → fallback 降低阈值 → 仍空 → LLM 直接回答
降级 2 (Rerank 失败): Hybrid → Rerank 超时 → fallback 原始排序 → LLM 生成
降级 3 (GraphRAG 失败): Hybrid → GraphRAG 失败 → fallback 仅 hybrid → LLM 生成
降级 4 (单 KB 失败):  KB-A 失败 + KB-B 成功 → 合并 → LLM 生成
降级 5 (LLM 失败):   检索成功 → LLM 5 次重试后 → 返回 "**ERROR**: 服务暂不可用"

完整代码片段（5 段可复用降级代码）见 WS-20 §5.3。

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8. 跨文档引用索引

本章节	被引文档	引用点
§3 Query 端	[S2-T5]	app_chat_service.py:43, langchain_agent.py:230, _chat_streamly()
§3 Query 端	[S2-T3]	search_by_vector(), search_by_full_text(), rerank()
§3 Query 端	[S2-T4]	KGSearch.retrieval(), query_rewrite()
§3 Query 端	[S2-T2]	embed_query()
§3 Query 端	[S2-T5]	RedBearRerank.compress_documents(), _filter_citations()
§4 Indexing 端	[S2-T1]	chunk(), naive_merge(), tokenize_chunks()
§4 Indexing 端	[S2-T2]	embed_documents()
§4 Indexing 端	[S2-T3]	add_chunks(), helpers.bulk()
§4 Indexing 端	[S2-T4]	run_graphrag_for_kb(), generate_subgraph(), EntityResolution(), leiden.run()

结论：6 篇文档形成完整闭环，跨文档引用 0 不一致。

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本文档为 MemoryBear RAG Docs v1.0 正式版本的组成文件。完整时序图、数据结构定义、关键路径分析与代码片段参见 WS-20 评论历史。