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。
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)SEARXNG_BASE_URL 指向服务地址)graphrag index --method fast-update --skip-validationtools/auto_evolve/evolve.pyautomation/queries.txtautomation/query_history.jsonlautomation/status.jsonautomation/logs//root/ca_v3/cps/input/auto_learning.txttools/auto_evolve/run_graphrag_index.py(缺少输出时自动切换全量索引).env)SEARXNG_BASE_URLSEARXNG_SEARCH_PATHSEARXNG_LANGUAGE、SEARXNG_CATEGORIES、SEARXNG_SAFESEARCHSEARXNG_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)SEARXNG_PROXY_COOLDOWN_MINUTES(代理失败冷却时间,自动暂停代理)SEARXNG_FORCE_PROXY(强制对 SearXNG 请求使用代理)SEARXNG_OUTGOING_PROXY_URL_TEMPLATE(SearXNG 出口代理地址模板)SEARXNG_OUTGOING_PROXY_NUM(每次拉取的代理数量)SEARXNG_OUTGOING_PROXY_TIMEOUT(代理拉取超时)SEARXNG_OUTGOING_REQUEST_TIMEOUT(SearXNG 出口请求超时)SEARXNG_OUTGOING_PROXY_LOG_DIR(代理更新日志目录)SEARXNG_SETTINGS_PATH(SearXNG 配置文件路径)SEARXNG_CONTAINER_NAME(SearXNG 容器名)LLM_CHAT_COMPLETIONS_URL、LLM_API_KEY、LLM_DEFAULT_MODELLLM_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_PYTHONGRAPHRAG_FULL_METHOD、GRAPHRAG_UPDATE_METHOD、GRAPHRAG_INDEX_CMDAUTO_QUERY_PATH、AUTO_STATE_PATH、AUTO_STATUS_PATH、AUTO_LOG_DIRAUTO_QUERY_HISTORY_PATH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:
AUTO_INTERVAL_STEP_MINUTESAUTO_INTERVAL_MAX_MINUTESsystemd 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:
bid-knowledge-evolve.servicebid-knowledge-evolve.timer可配置项(.env):
AUTO_INTERVAL_MINUTES=2AUTO_INTERVAL_STEP_MINUTES=0AUTO_INTERVAL_MAX_MINUTES=2AUTO_INTERVAL_STEP_RUNS=5AUTO_QUERY_RANDOMIZE=trueAUTO_QUERY_RANDOM_PROBABILITY=1.0AUTO_QUERY_RANDOM_MODE=appendAUTO_QUERY_RANDOM_TERMS(可选,| 分隔,空则使用内置随机词表)SEARXNG_BASE_URLSEARXNG_SEARCH_PATH=/searchSEARXNG_LANGUAGE=zh-CNSEARXNG_CATEGORIESSEARXNG_SAFESEARCH=0SEARXNG_PROXY_LIST_URL(可选,代理轮转)https://bid.hao.work/docs/automationpython3 tools/auto_evolve/evolve.py --query "2026年量子计算商用化标准"
docs/20-knowledge-base-architecture.md:知识库架构总览docs/27-rag-pipeline.md:RAG 数据流水线设计