【代码评审】生产级 RAG 助手：混合检索、RRF、父子分块与 Promptfoo 评估（Python/FastAPI/Postgres）

大家好，我最近用 Python/FastAPI 构建了一个端到端的企业级 RAG 助手，旨在针对复杂的多页财务报表（10-K）和法律合同回答有据可查的问题。我已经搭建了一套完整的混合检索和评估流程，但非常希望能有人以全新的视角来审视架构和代码库，看看有哪些可以改进的地方。GitHub 仓库：[链接见评论] **核心架构亮点：** - **数据摄取与解析：** 使用 pdfplumber 进行表格感知解析（可重建碎片化的多栏 PDF 表格）。 - **检索管线：** 父子分块（子块约 200 token，父块约 700 token）+ 混合搜索（稠密向量 pgvector + 稀疏 Postgres 全文搜索），通过倒数排名融合（RRF）进行融合，并使用交叉编码器（bge-reranker-base）进行重排序。 - **保证排名槽位：** 实现了自定义的保证槽位（RERANK_GUARANTEED_PER_LIST），防止交叉编码器对签名行、表格行等短文本片段评分过低。 - **评估：** 自动化的免 LLM 检索评估脚本（Recall@K、MRR）+ Promptfoo 端到端测试套件（20 条断言，检查上下文忠实度和数值精确度）。 - **安全护栏：** 多租户隔离（X-Tenant-ID）、PII 脱敏，以及引用/数值输出防护。 **我特别希望获得的反馈：** - **交叉编码器延迟与优化：** 在更高并发负载下，你会如何优化或扩展交叉编码器这一步骤？ - **表格提取边界情况：** 你是否使用过更优雅的模式或库来重构被拆分的表格，而不浪费 token 预算？ - **Python / FastAPI 代码组织：** 对 backend/app/ 目录下的代码结构、异步执行或配置模式的任何反馈都会非常有帮助。 提前感谢大家的关注！也非常欢迎直接在 GitHub 上对 PR 或 Issue 提出反馈。