GraphRAG + SearXNG + Qwen3-Max 自动进化方案

1. 目标

当本地知识库无法回答或置信度低时，自动触发外部搜索并增量更新 GraphRAG。

2. 闭环逻辑

1. 触发检索：从 automation/queries.txt 或业务侧低置信度触发（可选追加随机词，避免关键词完全一致）
2. 外部搜索：调用本地 SearXNG（Docker 部署，SEARXNG_BASE_URL 指向服务地址）
3. LLM 精炼：用 qwen3-max 提取核心事实
4. 增量写入：追加到 GraphRAG 输入文件
5. 增量索引：执行 graphrag.index --incremental

3. 关键文件

• 脚本：tools/auto_evolve/evolve.py
• 查询队列：automation/queries.txt
• 查询历史：automation/query_history.jsonl
• 状态文件：automation/status.json
• 日志目录：automation/logs/
• GraphRAG 输入：/root/ca_v3/cps/input/auto_learning.txt

4. 环境变量（见 .env）

• SEARXNG_BASE_URL
• SEARXNG_SEARCH_PATH
• SEARXNG_LANGUAGE、SEARXNG_CATEGORIES、SEARXNG_SAFESEARCH
• SEARXNG_PROXY_LIST_URL（可选，启用代理轮转）
• SEARXNG_TIMEOUT、SEARXNG_PROXY_TIMEOUT（搜索超时配置）
• SEARXNG_PROXY_MAX_FAILURES（代理失败上限，超过将本轮切换直连）
• LLM_CHAT_COMPLETIONS_URL、LLM_API_KEY、LLM_DEFAULT_MODEL
• LLM_PROVIDER_HEADER（如：qwen-ai-sms）
• LLM_DEEP_THINK=true 时，会提示模型去伪存真
• GRAPHRAG_ROOT、GRAPHRAG_INPUT_PATH、GRAPHRAG_INDEX_CMD
• AUTO_QUERY_PATH、AUTO_STATE_PATH、AUTO_STATUS_PATH、AUTO_LOG_DIR
• AUTO_QUERY_HISTORY_PATH

5. 定时任务

系统采用 systemd timer 周期运行脚本，基础间隔 2 分钟。当前默认固定 2 分钟（step=0），如需递增可调整配置：

• 当前：每 2 分钟检查一次（如满足间隔则执行）
• 可选递增：每执行 5 次，间隔增加 AUTO_INTERVAL_STEP_MINUTES
• 上限：AUTO_INTERVAL_MAX_MINUTES

systemd timer 负责触发检查（2 分钟），脚本内部根据运行次数决定是否真正执行。

定时服务：

• service: bid-knowledge-evolve.service
• timer: bid-knowledge-evolve.timer

可配置项（.env）：

• AUTO_INTERVAL_MINUTES=2
• AUTO_INTERVAL_STEP_MINUTES=0
• AUTO_INTERVAL_MAX_MINUTES=2
• AUTO_INTERVAL_STEP_RUNS=5
• AUTO_QUERY_RANDOMIZE=true
• AUTO_QUERY_RANDOM_PROBABILITY=1.0
• AUTO_QUERY_RANDOM_MODE=append
• AUTO_QUERY_RANDOM_TERMS（可选，| 分隔，空则使用内置随机词表）
• SEARXNG_BASE_URL
• SEARXNG_SEARCH_PATH=/search
• SEARXNG_LANGUAGE=zh-CN
• SEARXNG_CATEGORIES
• SEARXNG_SAFESEARCH=0
• SEARXNG_PROXY_LIST_URL（可选，代理轮转）

6. 监控页面

• 访问：https://bid.hao.work/docs/automation
• 展示：最近运行时间、错误、增量结果、日志

7. 手动运行

python3 tools/auto_evolve/evolve.py --query "2026年量子计算商用化标准"