Crux

An agentic RAG framework powered by deep intent understanding.

目录结构

src/crux/
├── __init__.py          # 主包入口
├── config.py            # 框架配置
├── state.py             # 全局状态定义 (AgentState)
├── graph.py             # 图编排逻辑 (AgentGraph)
│
├── utils/               # 通用工具箱
│   ├── base.py          # 节点基类 (BaseNode)
│   └── llm_client.py    # LLM 调用封装
│
├── modules/             # 核心业务模块（可独立优化）
│   ├── understanding/   # [模块1] 意图理解
│   │   ├── node.py      # 节点实现
│   │   ├── models.py    # IntentObject 等 Pydantic 模型
│   │   └── prompts.py   # 意图解析 Prompt
│   │
│   ├── retrieval/       # [模块2] 混合召回
│   │   ├── node.py      # 节点实现
│   │   └── tools.py     # 检索工具类
│   │
│   ├── adjudication/    # [模块3] 深度研判
│   │   ├── node.py      # 节点实现
│   │   ├── judge.py     # 研判逻辑核心
│   │   └── prompts.py   # 研判 Prompt
│   │
│   └── strategy/        # [模块4] 缺口分析与报告
│       ├── node.py      # GapAnalysisNode + ReportNode
│       └── prompts.py   # 缺口分析 Prompt
│
├── data/loaders/        # 数据加载器
│   ├── base.py          # 抽象基类
│   ├── json_loader.py   # JSON 加载 (已实现)
│   ├── csv_loader.py    # CSV 加载 (接口预留)
│   └── vector_db.py     # 向量DB (接口预留)
│
├── schemas/             # 数据结构配置
│   ├── base.py          # Schema 基类
│   └── paper_schema.py  # 论文 Schema
│
└── context/
    └── builder.py       # 上下文构建器

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核心设计

1. 模块独立化

每个模块独立目录，包含 node.py、prompts.py、models.py：

模块	路径	功能
understanding	modules/understanding/	解析用户意图，生成 IntentObject
retrieval	modules/retrieval/	混合检索召回 (BM25 + Vector)
adjudication	modules/adjudication/	证据深度研判
strategy	modules/strategy/	缺口分析 + 报告生成

2. 数据层抽象

支持多种数据源，通过工厂函数 get_data_loader() 获取：

• JSON - 已实现，使用 data/ir_papers.json（354篇论文）
• CSV - 接口预留，支持 Pandas
• 向量数据库 - 接口预留（Milvus/Qdrant/ES）

3. Schema 参数化

Schema 从 prompt 中剥离，动态注入：

• PaperSchema: 论文数据
• 可扩展新 Schema 类型（新闻、日志等）

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验证结果

导入测试

Import successful

Demo 运行

[JsonLoader] 加载了 354 条数据
[JsonLoader] 过滤后剩余: 354 条
[JsonLoader] 召回: 50 条
[REPORT] 生成完成，包含 50 条证据。

样例输出

检索到的论文包括：

• Nested Browser-Use Learning for Agentic Information Seeking
• DrugRAG: Enhancing Pharmacy LLM Performance
• FastV-RAG: Towards Fast and Fine-Grained Video QA
• LOOPRAG: Enhancing Loop Transformation Optimization
• 等 50 篇 RAG 相关论文

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使用方式

from src.crux import AgentGraph, CruxConfig

config = CruxConfig(
    data_source_type="json",
    data_source_path="data/ir_papers.json",
    schema_type="paper",
)

graph = AgentGraph(config)
result = graph.invoke({"user_query": "找关于RAG的论文"})
print(result["final_report"])

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后续工作

1. 各节点负责人可独立优化对应文件
2. 实现真实 LLM 调用（设置 mock_llm=False）
3. 补充 CSV 和向量数据库加载器实现
4. 添加更多 Schema 类型（新闻、日志等）