## 法规对话模块优化方案

选择你偏好的整体策略，我会据此展开详细设计

A

### 分层优先（推荐）

按依赖关系分4个阶段逐步落地，每阶段可独立上线。

Phase 1 · 第1周
接入真实服务

消灭 rag.py / compliance.py 中的 Mock 数据，让系统真正可用

Phase 2 · 第2-3周
混合检索 + Reranking

Milvus sparse BM25 + dense RRF 融合 + Cross-encoder reranker

Phase 3 · 第4周
引用溯源 + 筛选 UI

答案内联 [1][2] 跳转原文片段，法规类型/版本筛选栏

Phase 4 · 第5周
会话持久化 + 压缩

PostgreSQL 存储会话，长对话上下文压缩，快问后端化

#### 优势

- 每阶段可独立验证
- Phase 1 即可见效
- 风险最低

#### 劣势

- 完整交付需 5 周

B

### 检索优先

先升级检索质量（最有技术价值），再接入服务，最后做 UX。

Step 1
Milvus sparse + dense 混合索引

先在 Mock 环境验证检索效果，技术风险前移

Step 2
接入真实服务 + 端到端测试
Step 3
引用 + UX + 会话持久化

#### 优势

- 技术风险前移验证

#### 劣势

- Mock 上测检索效果失真
- 用户最长时间看不到真实效果

C

### 最小可行改进

只做最小必要改动，跳过 BM25/Reranking，快速交付可用版本。

Step 1
接入真实服务（消灭 Mock）
Step 2
引用溯源 + 筛选 UI

跳过混合检索和会话持久化

#### 优势

- 2周内完成
- 最低风险

#### 劣势

- 检索质量无提升
- 会话仍会丢失