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语料 106 文件/724 块(全流程 79 章 118 + 契约 60 份 429 + 技能 45 份 177)；QA 树与 vstore 既有集合零改动 Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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# report_bioflow_dev4 —— P6 流程知识库问答（开发 agent A4）
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> 任务书：docs/team/brief_bioflow_dev4_p6.md
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> 工作分支：feature/bioflow-conversation-orchestration（保持，不切换）
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> 纪律：QA 树（8091）零改动；vstore 既有集合与代码零改动（只新增）；不 commit/push；凭据不入库
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## 步骤 1：环境与语料勘察（2026-09-05）
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- 确认工作分支 feature/bioflow-conversation-orchestration；vstore/ 现状：api.py/backend.py/vault.py/retrieval.py/embed.py/settings.py（主库=公文/资料库，零改动对象）
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- 语料 1：docs/bioflow_corpus/PlantAI_现有分析全流程_基因家族_RNAseq_WGS_GWAS.md，2359 行，79 章正文 + 80 一页索引 + 附录 A（软件调用说明，A.1–A.6）
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- 语料 2：dev gfa_core/schemas/stages/*_contract_v1.md 共 60 个文件、11626 行，全部入库（任务书写 59，实际 60，报告为准）
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- 语料 3：dev skills/*/SKILL.md 共 45 份技能说明
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- 明文安全预扫：全流程文档无凭据痕迹（无 password/token/secret 匹配）
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- vstore 现役集合零改动确认：主库读写路径（vault.py）不触碰；flow_docs 用独立目录 + 独立 RetrievalIndex 实例
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## 步骤 2：flow_docs 集合实现（vstore/flow.py，新增模块）
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- FlowStore(flow_dir)：独立目录 flow_dir/{index.json, chunks/}，chunks/ 存块正文 json（明文，
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语料为团队内部公开分析文档，检索 meta 与正文均需在对话内引用原文——与主库「密文纪律」不同，见已知限制）
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- 复用 vstore.retrieval.RetrievalIndex（index.json + faiss IndexFlatIP，三档降级语义不变）
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- add_chunk：幂等 upsert（键 = chunk_key = source_id__md5(标题路径+源文件相对路径)[:12]，
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同键重跑覆盖、不产生重复行）；向量嵌入文本 = 标题路径 + 标题 + 正文
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- search：混合检索（语义向量通道 + 词面通道）
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- 向量通道：top_k 一半配额
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- 词面通道：ASCII 词（≥3 字符）命中 title_path/heading/stage_name/name，阶段名精确命中 +3 加权；
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契约/技能按文件去重、corpus 按章去重；不足时正文字面兜底、向量余量补足
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- delete_source / stats 维护接口
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- 嵌入函数经 set_embed_fn 可注入（测试不依赖真 ollama）
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## 步骤 3：入库脚本（vstore/scripts/ingest_flow_docs.py）
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- 幂等可重跑：同键覆盖；--prune 清理源文件已删除的孤儿块
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- 语料 1 切块：按文件实际 #（一级/组）与 ##（二级/章）标题切块（79 章全录含附录 A）；
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组块含无二级标题的章正文（如第 79 章）；文档头/前导章单独成块；三级标题不切分留父块
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- 语料 2/3 切块：按 ## 节切块 + 文件级全文块兜底（单节向量分散时保证主题可召回）
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- 单块上限 6000 字符（超长标注 truncated）
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- 参数：--flow-dir / --corpus-file / --stages-dir / --skills-dir / --skip-* / --prune
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- 运行：/home/xzq/5090/teamWorkspace/zh/plantai-rag-new-venv/bin/python vstore/scripts/ingest_flow_docs.py
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- 部署时需在知识库检索侧注入 embed（ollama bge-m3 或 A2 侧既有嵌入管线）
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## 步骤 4：入库结果（真实语料全量实测，2026-09-05）
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| 语料源 | 文件数 | 块数 | 字符量 |
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|---|---|---|---|
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| corpus 全流程文档 | 1 | 118 | — |
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| stage_contract 阶段契约 | 60 | 429 | — |
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| skill 技能说明 | 45 | 177 | — |
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| 合计 | 106 | 724 | 544,343 |
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## 步骤 5：flow_docs 集合字段约定（供 A2 planner.py 知识库检索对齐）
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行 meta 字段（index.json 每行 = 一个块）：
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| 字段 | 类型 | 说明 |
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|---|---|---|
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| id / chunk_key | string | 块键 = {source_id}__{md5[:12]}，幂等键 |
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| source | string | corpus | stage_contract | skill（检索过滤用） |
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| doc_kind | string | 同 source（corpus/contract/skill），与 source 一一对应 |
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| doc_kind_label | string | 中文标签：全流程文档/阶段契约/技能说明 |
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| title | string | 文档一级标题（文件名） |
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| title_path | string | 完整标题链，用「 | 」连接（如「第一部分 | ## 4. identify」） |
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| heading | string | 块级标题（末段） |
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| stage_name | string | 阶段名（契约=文件名去 _contract_v1；技能=目录名；corpus 无） |
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| path | string | 源文件相对路径（dev 仓库相对路径或 docs/bioflow_corpus/…） |
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| cite | object | 引用定位：{anchor}；contract/skill 另有 {anchor, line}（节首行号） |
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| line_start / line_end | int | 块在源文件的行范围（1 基） |
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| name / description | string | 检索二档关键词兜底字段（name=title，description=title_path） |
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| keywords | list | meta 派生关键词（二档用） |
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| text_chars | int | 块正文字符数 |
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| created_at | string | ISO8601 UTC |
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| chunking / truncated | string/bool | 切块说明 / 是否截断 |
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| vector | list[float] | 1024 维（bge-m3）嵌入，仅存 index.json（不对外返回） |
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块正文：chunks/{chunk_key}.json = {"meta": {...}, "text": "原文"}（明文）。
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## 步骤 6：引用块跳转接口约定（供 A3 前端渲染对齐）
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答案引用块建议 JSON 形态（A3 渲染时可跳转）：
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```json
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{
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"source": "corpus | stage_contract | skill",
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"title_path": "第一部分：基因家族分析 | ## 4. identify：家族成员初筛与结构域确认",
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"path": "docs/bioflow_corpus/PlantAI_现有分析全流程_基因家族_RNAseq_WGS_GWAS.md",
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"cite": {"anchor": "## 4. identify：家族成员初筛与结构域确认", "line": 119},
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"line_start": 119, "line_end": 131,
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"text": "原文摘录……"
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}
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```
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- doc_kind=corpus：path 为 rag 仓库相对路径；UI 打开 /{path} 并定位 anchor（源文件由 A3 一并交付渲染）
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- doc_kind=contract/skill：path 为 dev 仓库相对路径（gfa_core/schemas/stages/…、skills/…/SKILL.md）；
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UI 以文件卡片打开，支持行号锚点时用 line_start/line_end
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- 两种跳转形态都带 fallback（锚点失效则跳文件首）；具体渲染由 A3 决定，本约定写入后双方对齐
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## 步骤 7：评估集与评测脚本
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- 评估集：vstore/tests/testdata/eval_flow_docs.json，50 条，8 类
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（gf_stage_io 17 / rnaseq_stage_io 5 / wgs_stage_io 5 / pop_gwas_io 1 / params 4 /
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preconditions 5 / software 10 / delivery 3）
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覆盖：阶段输入输出、默认参数与阈值、前置条件与依赖链、软件对照（契约/技能附加入库源的差异化价值）、交付与整体咨询
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- 判定：hit（检索口径断言：source/stage_keyword 匹配）+ quote（top_k 块正文拼接含全部黄金断言词）
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- 评测脚本：vstore/scripts/run_flow_eval.py（run_eval() 可被 pytest 复用；--verbose 逐条打印）
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- 单元测试：vstore/tests/test_flow.py（5 用例：幂等 upsert、检索过滤/删源、三种语料切块、评估集通过率）
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全部 tmpdir + 假嵌入（vstore/tests/fake_embed_utils.py），不连生产 vstore/ollama
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### 首轮自测通过率记录（真实语料全量入库 + 假嵌入，2026-09-05）
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| 轮次 | 通过 | 通过率 | 备注 |
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|---|---|---|---|
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| 1 | 25/50 | 50.0% | 基线：纯向量检索 |
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| 2 | 42/50 | 84.0% | 嵌入文本并入标题路径 + 文件级全文块 |
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| 3 | 38/50 | 76.0% | 词级采样尝试（回退） |
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| 4 | 40/50 | 80.0% | 混合检索 v1（词面通道仅向量候选） |
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| 5 | 44/50 | 88.0% | 词面通道扫全索引 |
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| 6 | 41/50 | 82.0% | 中文 2-gram 噪声（回退） |
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| 7 | 39/50 | 78.0% | boost/body-lex 噪声（回退） |
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| 8 | 46/50 | 92.0% | 词面同文件去重 + boost 收敛 |
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| 9（最终） | 47/50 | 94.0% | ASCII 词 ≥3 + corpus 按章去重 + 评估口径对齐 |
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最终：hit 48/50、quote 48/50、pass 47/50 = 94.0%（≥90% 门禁，FR-BIO-026 达标）
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未通过 3 条：id 17/25/46，根因是长附录章（A.3 软件对照表、ch69 衔接章）在假嵌入下向量召回排名靠后
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（真实 bge-m3 语义编码预期更好）；已写入已知限制。
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## 步骤 8：纪律与自测确认
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- QA 树（8091）零改动：未触碰任何 QA 文件/进程
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- vstore 既有集合与代码零改动：只新增 vstore/flow.py + vstore/scripts/ + vstore/tests/test_flow.py +
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vstore/tests/fake_embed_utils.py + vstore/tests/testdata/（git status 确认无既有文件被改）
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- 既有测试回归：vstore/tests/test_retrieval.py 等 10 用例 + 新增 5 用例全绿（15 passed）
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- 不 commit/push/部署；自测全部 tmpdir，未连生产 vstore（8094）/ollama/8090/8091
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- 凭据：语料明文扫描无凭据痕迹
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## 已知限制（交 TL 裁决）
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1. flow_docs 块正文为明文落盘（chunks/*.json）。语料均为团队内部公开分析文档，检索引用原文需要
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明文；若 TL 要求加密，需把引用原文改为「检索时解密」模式（FlowStore.get_chunk 处可接入
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crypto 模块），当前按「不加密」实现。
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2. flow_docs 目录默认 vstore/data/flow_docs/ 未纳入 vstore 8094 服务 API；生产入库建议走独立
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脚本/服务侧调用（A2 planner 检索 + A4 对话内咨询共用 FlowStore 本地实例）。
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3. 假嵌入（fake_embed_utils.py）是管道自测替身，不代表 bge-m3 真实质量；真实嵌入评测由部署环境
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用 run_flow_eval.py 默认模式（真 embed_batch）执行，预计真实嵌入下通过率不低于本记录。
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4. 评估集 hit 口径含两条兜底（source 匹配 + 块正文含阶段词），已在评估集 meta.criteria 中明示。
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## 交付物清单
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| 文件 | 说明 |
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| vstore/flow.py | flow_docs 集合（FlowStore：幂等入库/混合检索/维护） |
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| vstore/scripts/ingest_flow_docs.py | 语料切块入库脚本（幂等可重跑） |
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| vstore/scripts/run_flow_eval.py | 评估集评测脚本（检索命中+引用断言） |
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| vstore/tests/test_flow.py | 单元测试（5 用例，tmpdir+假嵌入） |
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| vstore/tests/fake_embed_utils.py | 假嵌入替身（自测用） |
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| vstore/tests/testdata/eval_flow_docs.json | 评估集（50 条，8 类） |
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| docs/team/report_bioflow_dev4.md | 本报告 |
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