phodal
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AutoDev DocQL：Agentic RAG 下的结构化检索设计、实现与实验探索
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原文中文，约5400字，阅读约需13分钟。
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内容提要
AutoDev Knowledge Agent 通过 Agentic RAG 实现复杂场景下的知识问答，采用层级化查询和 DocQL 结构化查询接口，支持多种文档格式。该系统通过智能搜索和多级扩展，提升信息定位效率，增强研发效率。
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关键要点
- AutoDev Knowledge Agent 通过 Agentic RAG 实现复杂场景下的知识问答。
- Agentic RAG 允许 LLM 智能体以可控、多步骤的方式使用检索增强生成。
- 层级化查询模拟人类查找资料的方式，支持多级扩展和跨文档跳转。
- 文档查询遵循层级式缩小范围，确保信息的准确性和上下文完整性。
- Markdown 文档数据层级化索引提升了文档处理的效率和精度。
- DocQL 是一种面向文档和代码的领域特定语言，提供确定性的检索接口。
- DocQL 采用类 JSONPath 的语法，降低了学习门槛并支持属性访问。
- 统一的文档对象模型使得不同格式的文档可以使用相同的查询逻辑。
- 智能搜索机制通过多级关键词扩展和并行检索提升查询的准确性。
- DocQL 的执行结果是高度结构化的，保留了文件的上下文信息。
- 试验结果显示，Query 比 Search 更有效，能够精确定位信息。
- 通过 DocQL，Agent 能够主动探索和查询，完成复杂的知识问答任务。
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