HaHafeng
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# **Prompt 管理系统升级：知识库集成 (RAG) 方案**
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## **1\. 背景与需求**
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统计学专家及其他业务方提出，Prompt 需要能够动态引用外部知识库（如统计学规范、ICD-10 编码手册、CRF 设计指南）。为了避免代码硬编码，我们需要在 Prompt 管理后台提供“知识库绑定”能力。
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## **2\. 核心变更**
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### **2.1 数据库 Schema 变更**
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修改 capability\_schema.prompt\_templates 表，新增 knowledge\_config 字段。
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我们引入 injection\_mode 字段，支持 **RAG 检索** 和 **全量注入** 两种策略。
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model prompt\_templates {
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// ...
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// 存储 JSON 配置
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// 示例:
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// {
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// "enabled": true,
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// "source\_type": "KB",
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// "kb\_codes": \["STAT\_SAS\_GUIDE", "STAT\_R\_GUIDE"\],
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//
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// // ✨ 新增：注入模式
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// // "RAG": 向量检索 TopK (适合海量文档, \>20篇)
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// // "FULL": 全量上下文注入 (适合少量核心文档, \<10篇, 精度最高)
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// "injection\_mode": "FULL",
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//
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// "query\_field": "user\_question", // RAG模式必填
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// "target\_variable": "reference\_context",
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// "top\_k": 3, // RAG模式生效
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// "min\_score": 0.6 // RAG模式生效
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// }
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knowledge\_config Json?
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}
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### **2.2 管理端 UI 升级 (Prompt Editor)**
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在 Prompt 编辑器右侧边栏增加 **"知识增强 (RAG)"** 面板。
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#### **面板功能：**
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1. **开关**：启用/禁用知识库引用。
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2. **知识库选择**：下拉选择已存在的知识库。
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3. **注入模式选择 (✨ 新增)**：
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* **智能检索 (RAG)**：推荐用于大型知识库。只检索最相关的片段，节省 Token，响应快。
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* **全量注入 (Full Context)**：推荐用于小型核心知识库（如\<10个文档）。将所有文档内容直接作为上下文发送给模型，**准确率最高，无检索损失**，但消耗 Token 较多。
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4. **检索触发词**：(仅 RAG 模式显示) 选择 Prompt 变量中的哪一个作为搜索关键词。
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5. **注入变量名**：指定内容放入哪个变量（默认 {{context}}）。
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### **2.3 渲染逻辑流程 (更新版)**
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业务侧调用 promptService.get 时，根据 injection\_mode 走不同分支：
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**分支 A：全量注入模式 (Full Context) —— 专家推荐**
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1. 读取绑定的知识库（如 "SAS 9.4 手册"）。
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2. 直接读取该知识库下所有文档的**全文内容**（需注意总 Token 限制，可设置上限如 100k）。
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3. 拼接全文赋值给 variables.context。
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4. **优势**：模型能看到文档全貌，跨章节推理能力极强，完全避免"检索不到"的问题。
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**分支 B：智能检索模式 (RAG)**
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1. 提取检索词（如 user\_requirement）。
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2. 调用向量数据库检索 Top K 片段。
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3. 拼接片段赋值给 variables.context。
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4. **优势**：便宜，快，适合从几千本书里找答案。
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## **3\. 开发任务清单**
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* \[ \] **DB**: 更新 Prisma Schema，添加 knowledge\_config 字段。
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* \[ \] **Backend**:
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* \[ \] PromptService 引入 RagService 和 DocumentService。
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* \[ \] **新增**：PromptService.get 实现 injection\_mode 分流逻辑。
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* \[ \] 实现全量拉取文档内容的逻辑 (Cache 优化)。
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* \[ \] 管理端 API 支持保存 knowledge\_config。
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* \[ \] **Frontend**:
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* \[ \] PromptEditor 新增知识库配置侧边栏。
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* \[ \] **新增**：注入模式切换开关 (RAG / FULL)。
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* \[ \] **Verification**: 使用统计学 SAS 代码生成场景进行验证，对比两种模式的效果。
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## **4\. 常见问答 (Q\&A)**
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**Q: 全量注入模式会不会太贵？**
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A: 取决于文档量。目前 DeepSeek-V3 输入价格约 1元/百万Token。假设 5 个文档共 5万 Token，单次调用成本约 0.05 元。对于专家级辅助工具，这个成本是完全可以接受的。
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**Q: 全量注入模式有延迟吗？**
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A: 首字延迟会比 RAG 略高（因为预填充处理时间长），但目前 LLM 推理速度很快，体验差异通常在 1-2 秒内。
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## **5\. AIA 智能体实战配置指南 (基于 V3.1)**
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根据 AIA 模块的 10 个核心智能体，建议的知识库绑定策略如下：
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### **Phase 1: 选题优化**
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此阶段重点在于**创新性**和**临床价值**评估。
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| Prompt Code | 智能体名称 | 建议绑定知识库 | 注入模式 | 理由 |
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| AIA\_SCIENTIFIC\_QUESTION | 科学问题梳理 | **\[公共\] 临床研究方法学导论** | **FULL** | 方法学书不厚，全量读入能让 AI 像读过书的教授一样指导，避免断章取义。 |
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| AIA\_PICO\_ANALYSIS | PICO 梳理 | **\[公共\] ICD-10/11 编码手册** | **RAG** | 编码手册是字典型的，成千上万条，**必须用 RAG**，全量读入会撑爆上下文且无必要。 |
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| AIA\_TOPIC\_EVALUATION | 选题评价 | **\[公共\] 顶级期刊选题指南** | **FULL** | 指南通常只有几页纸，全量注入效果最佳。 |
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### **Phase 2: 方案设计**
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此阶段重点在于**规范性**和**标准化**。
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| Prompt Code | 智能体名称 | 建议绑定知识库 | 注入模式 | 理由 |
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| AIA\_OUTCOME\_DESIGN | 观察指标设计 | **\[公共\] COMET (Core Outcome Measures)** | **RAG** | COMET 数据库很大，适合检索特定疾病的指标集。 |
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| AIA\_CRF\_DESIGN | CRF 设计 | **\[公共\] CDISC/CDASH 标准指南** | **FULL** | CDASH 核心字段集文档适中，全量注入能保证字段间的逻辑关系正确。 |
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| AIA\_PROTOCOL\_WRITING | 方案撰写 | **\[公共\] SPIRIT 声明 (2013)** | **FULL** | SPIRIT 清单很短，必须全量参考。 |
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| AIA\_SAMPLE\_SIZE | 样本量计算 | **\[公共\] 常用样本量计算公式手册** | **FULL** | 公式手册通常很精简。 |
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### **Phase 3: 方案预评审**
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此阶段重点在于**查漏补缺**。
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| Prompt Code | 智能体名称 | 建议绑定知识库 | 注入模式 | 理由 |
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| AIA\_METHODOLOGY\_REVIEW | 方法学评审 | **\[公共\] CONSORT 声明 (RCT)** | **FULL** | 评审需要对照 Checklist 的每一条，**必须全量注入**，RAG 如果漏检索一条就会导致评审不完整。 |
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*注：需要在运营管理端提前创建上述\[公共\]知识库，并导入相应的 PDF/Markdown 规范文档。* |