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知识库检索与引用。用于：文档问答、语义搜索、跨库查询、带来源引用的回答。当用户提及搜索、查找、根据文档、知识库时触发。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
全栈故障诊断与日志溯源技能 — 允许 AI 自动串联前后端日志并定位 Bug 根因。
处理全渠道邮件聚合平台的智能首回任务。功能：L1-L5 分级标注 (01)、首回草稿生成 (02)、敏感词风控校验。支持多意图识别与订单信息关联。
处理物流进度查询 (意图 02)。对接 17track 实时查询接口，支持官网订单号自动关联查询或直接使用运单号。
处理核心订单业务 (意图 01, 03, 04)。用于：查询详情、申请取消、修改收货地址。涉及单号识别 (EFXX, Amazon) 与登录状态校验。
基于 Neo4j 的架构资产图谱映射，实现从需求到代码的精准路径发现
基于 Neo4j 架构图谱的测试盲区诊断、自动化用例生成与 Trace 闭环验证技能。每当用户询问“系统测试是否完整”、“如何补齐覆盖率”、“目前的盲区在哪里”或提到代码与需求的对齐关系时，必须使用此技能进行图谱诊断。
| name | rag_search |
| description | 知识库检索与引用。用于：文档问答、语义搜索、跨库查询、带来源引用的回答。当用户提及搜索、查找、根据文档、知识库时触发。 |
三步必须执行：Analyze → Retrieve → Cite
| 步骤 | 命令 / 工具 | 强制 |
|---|---|---|
| 1. 查询增强 | python skills/rag_search/scripts/rag_ops.py analyze --query "<问题>" | ✅ |
| 2. 知识检索 | 调用 search_knowledge_base（用 expanded_queries 中每条查询） | ✅ |
| 3. 引用格式化 | python skills/rag_search/scripts/rag_ops.py cite --results "<JSON>" | ✅ |
零容忍规则：检索结果为空 → 必须回答"在当前知识库中未找到相关信息"，禁止凭通用知识作答。
严禁直接使用用户原始查询。脚本自动完成代词消歧、HyDE 增强、子问题拆分：
python skills/rag_search/scripts/rag_ops.py analyze --query "<用户问题>"
expanded_queries 逐条检索，覆盖语义盲区。sub_queries（复杂问题），对每个子问题独立检索后汇总。search_knowledge_base（hybrid_search=true 当查询含特定术语或 ID）。score > 0.7 的结果。[1][2] 标注来源索引。python skills/rag_search/scripts/rag_ops.py cite --results "<检索 JSON>"
| 规则 | 说明 |
|---|---|
| 不跳过分析脚本 | 代词消歧和 HyDE 增强由脚本完成，跳过导致召回断崖式下降 |
| 禁止无来源作答 | 检索空 → 声明未找到，建议用户上传文档 |
| 引用一致性 | 正文 [N] 索引必须与底部来源列表一一对应 |
| 元数据过滤 | 用户指定文档类型时，必须在 metadata_filter 中设置 |
scripts/rag_ops.py：查询分析 / HyDE 增强 / 引用格式化核心工具backend/app/services/retrieval/：后端检索 Pipeline（包含 RRF 重排、QueryPreProcessingStep）