Ragent AI 1.1.0
发布于 2026 年 8 月 11 日
Ragent AI 1.1.0 是继 1.0.x 之后的首个功能版本,围绕混合检索、摄取内核、回答溯源、Prompt 运行时管理和业务审计五个方向进行了系统性升级,同时对模型路由、对象存储和检索架构做了结构性调整。
1.1.0 不只是应用代码升级。对于已有 1.0.x 数据的部署,数据库、向量数据、对象存储布局和配置文件均存在破坏性变更,务必在切流前完成迁移验证。
版本亮点
- 混合检索:在向量检索基础上扩展 Elasticsearch 关键词检索、LightRAG 图检索和 You.com Web Search,引入 Scope / Channel / Fusion 与分阶段检索预算
- 摄取内核:统一 Parse → Chunk → Embed → Index 四阶段链路,引入 MIME / 解析档位、MinerU 富文档解析和 VLM 图像理解
- 回答溯源与推荐追问:消息持久化回答来源、引用信息和检索上下文,前端新增来源查看与推荐追问交互
- Agent Profile 与 Prompt Slot:Prompt 从静态
.st模板演进为数据库级 Agent Profile / Prompt Slot,支持管 理端维护和动态激活 - 业务变更审计:记录关键管理操作的变更前后快照、字段差异、操作者及请求上下文
- 可靠性增强:模型路由升级为 Tier 模型,修复 Pipeline 非法条件、模型 fallback / 熔断探测、会话排序和 MQ 回调等稳定性问题
新功能
1. 混合检索与多知识库路由
1.0.x 已具备向量检索、意图路由、去重与 Rerank。1.1.0 将检索链路扩展为完整的异构 Hybrid Retrieval:
- 新增 Elasticsearch 关键词检索、LightRAG 图检索和 You.com Web Search 三个检索通道
- 多通道并行执行,经统一 Fusion 阶段完成 RRF 融合与 Rerank
- 引入 Scope 层控制知识库范围、置信度与补充召回比例
- 检索预算分 recall → rerank → final 三阶段配置,启动时校验
- Intent Node 从单知识库绑定扩展为可关联多个 Collection
- 图检索配套知识图谱可视化
Web、关键词和图检索均为可选能力,按部署环境独立启用;可选远程通道故障不会阻断本地检索。
2. 回答来源、引用与推荐追问
聊天结果从「仅返回正文」扩展为可持久 化的回答上下文:
- 消息持久化回答来源
sources,支持文档级来源展示并可结合引用定位回答依据 - 保存检索上下文用于推荐问题生成,消息可携带
recommended_questions - 新增消息状态、回复关系等上下文字段
- 前端增加推荐追问与来源查看交互
用户可据此确认回答依据,并基于当前答案继续深入提问。
3. Agent Profile 与 Prompt Slot
1.1.0 将部分运行时 Prompt 从静态 .st 模板迁移至 Agent Profile / Prompt Slot 模型:
- 创建和维护 Agent Profile,按 Prompt Slot 管理不同运行阶段的提示词
- Profile 激活后作用于后续会话执行
- Prompt 占位符校验降低误配置风险,未配置的 Slot 回退至系统内置默认值
- 管理端新增 Profile 维护页面
Prompt 调整从「修改代码 / 模板文件」演进为可管理的运行时配置。
4. 摄取内核与富文档解析
知识摄取链路系统性升级,形成明确的 Parse → Chunk → Embed → Index 四阶段边界:
- 统一
IngestionSpec描述摄取规则,Parser Registry 按 MIME Type 与 Parse Profile 选择解析器 - 解析器不再对未知格式无限制兜底,不支持的组合明确失败
- PDF、Word、PPT 等富文档可接入 MinerU 解析,请求支持并发控 制
- 新增 VLM 配置与多模态图像理解,用于摄取阶段的图片文本化
- Chunk 新增
embedding_text,将向量化文本与展示正文解耦 - 摄取过程记录 Parse、Chunk、Embed、Persist 各阶段信息,便于诊断
5. 业务变更审计
新增业务变更日志,记录关键管理操作和配置变更:
- 业务类型、业务 ID、操作类型
- 变更前 / 变更后数据快照与字段差异
- 操作者、执行结果、异常信息
- 调用类方法、IP、User-Agent 等请求上下文
管理端同步增加审计查询页面。
功能优化
1. 模型路由升级为 Tier
1.0.x 的多 Provider 优先级路由演进为 Tier 模型,可按场景定义 fast、standard、deep 等档位,每个 Tier 独立配置候选模型与超时。通过 default-tier、deep-thinking-tier 等参数选择运行档位——轻量任务(如 Query Rewrite)走 Fast Tier,复杂回答走更高能力档位。启动阶段对 Tier 引用及候选模型进行校验,避免错误配置到请求阶段才暴露。
2. 检索链路的超时、融合与预算控制
新的检索配置统一管理 Channel 总体超时、各通道启停、RRF 参数、通道权重、Rerank Candidate Limit、Scope Supplement Ratio 和 Recall / Rerank / Final Budget。检索策略从若干独立开关演进为一套多阶段检索管线。
3. Query Understanding 去重优化
多问题改写过程中对重复子问题去重,减少 Intent Classification、Embedding、Retrieval、Rerank 和 Context Assembly 的重复执行。Intent Tree 为空时跳过无意义的意图分类调用。
4. 对象存储抽象升级
对象存储从具体的 S3 / RustFS 实现升级为 ObjectStorageClient 抽象,当前支持 S3 Compatible Storage(RustFS / MinIO)和 Aliyun OSS。知识库文件与资产文件分别使用全局 Bucket 配置,便于不同存储实现之间切换。
5. 远程文件刷新判断增强
远程内容刷新判断不再依赖单一机制,按服务端能力逐级使用 ETag → Last-Modified → Content SHA-256,降低无 变化时重复下载和重新摄取的概率。
缺陷修复
本节仅记录具有独立升级价值的修复主题;新功能开发中的局部 follow-up fix 已合并至对应 Feature。
1. 模型 fallback 与熔断探测稳定性
模型调用成功返回但正文为空白时不再视为成功,不会阻断后续 fallback,降低「最终返回空答案」风险。同时修复 Half-Open 状态下首包探测被中断时探测许可无法释放的问题,避免模型被长期误排除。相关问题:#101、#74。
2. Pipeline 非法配置改为 Fail Closed
修复多类 Pipeline 配置异常被静默接受的问题:多 Root 时只执行第一个、未知 Condition 默认判 true、数值转换失败误参与 gte/lte 判断。1.1.0 增加严格的结构和条件校验,避免错误配置产生「看似正常、路径错误」的执行结果。相关问题:#95、#85、#72。