第22章：高级查询引擎——路由、子问题与摘要

1. 项目背景某公司技术总监每周一早上雷打不动地打开三个系统：先看项目周报了解各团队进展，再查研发规范确认有没有违规操作，最后打开 BI 看测试覆盖率是否达标。这天他问了一个"理所当然"的问题：“项目 Alpha 本周进展如何？有没有违反研发规范的地方？测试覆盖率达标了吗？”——三个子问题，分别需要从三套完全不同的数据源中找答案：“本周进展如何”→ 查项目周报（Markdown 文档，包含本周完成、下周计划、风险项）“有没有违反研发规范”→ 查研发规范手册（制度文档，包含代码提交规范、CR 流程、上线审批等）“测试覆盖率达标了吗”→ 查测试指标数据库（SQLite 表，包含项目、模块、覆盖率、用例数）现有的单索引 RAG 系统只能回答单一来源的问题。总监问一次，系统只能给一个片面的回答——要么说"本周进展不错"但完全没有提到规范和指标，要么机械地把三个来源的文档片段拼在一起，毫无逻辑关联。他不得不在三个系统之间来回切换，自己手动整合答案。痛点放大后，三个核心问题浮出水面：第一，无法跨源整合。单索引系统不知道"同一个问题需要查多个地方"。每个索引独立构建、独立检索，彼此之间没有任何协作机制。代码上，index.as_query_engine()只对当前索引的向量空间做 top_k 搜索，跨索引的语义关联完全断裂。第二，路由机制缺失。