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@wingor2015 差不多的 做一份知识文件的清洗和摘要 sitemap （比如什么文件里面有什么东西，作用是什么），然后给 ai 自己去用工具检索（提供对应文件标识、检索关键词）就好了，检索后 ai 再对结果复核看能不能满足要求，不能就再修改关键字检索，比起依靠用向量捞分片，这个还靠谱些。

但是处理起来比较麻烦，比如 sitemap 怎么才会让 llm 有清晰的理解，检索工具内部如何实现才更好（多级检索/混合检索）、知识库文档怎么处理更好等等问题。

这个做出来后相当于是有一个 agent 替代原 rag 的 llm ，他可以反复优化关键词、检索并复核答案是否能满足需求，如果一句话存在多个问题，提示词调整好的情况下，可以达到一次性回答多个问题的能力。