ETF Agent拆解RAG证据交付链路
一份ETF Agent工程报告将RAG体系分为知识构建、在线检索、证据消费与交付、评测与治理四条相互协作的链路。在已核对的私有知识路径中，只有PostgreSQL pg_search扩展、BM25索引及配置均可用时，词法检索才能选择BM25，否则使用PostgreSQL全文检索；仅凭代码支持不能证明某次查询实际启用了BM25。公开的Open ETF Agent教学仓库提供的是较小实现，包括针对合成文档的受限词法检索、原页回读和来源关联报告，并未复现完整私有架构。RQ-08评测将三份来源版本固定在同一候选范围内，比较了306个实际索引chunk的排序，并观察真实的Knowledge调用；但这些chunk未经完整人工相关性标注，部分读取也只确认找到了位置。因此，结果不能证明真实Recall或端到端金融问答准确率已有提升。
该报告具体展示了RAG如何保留来源身份与版本、在排序前执行授权、区分检索命中与模型实际消费，并把引用绑定到已交付证据；同时明确区分了这些工程控制与尚未得到证明的回答质量收益。
` 同步校注（2026-11-04）：文中涉及撤权、来源消费和恢复的历史案例，应与当前 Run 授权生命周期区分。当前实现中，Host 已授予的权限在同一 Run 及其恢复中持续有效，不因外部权限表变化重新撤销；新 Run 独立准入。账户、scope、来源范围、内容身份、预算和显式取消仍按原合同执行。历史撤权复现用于解释当时的问题，不代表当前 Run 内重新授权机制。
同一个问题，一套检索系统可能给出三份看似相关的基金资料：2021 年的旧招募说明书、2023 年的更新公告、2025 年的后续招募说明书。用户问的是：“2023 年到底改了什么？后来的材料能否解释当时的变更？”
把三份资料送进模型，答案不一定更好。最新的文件未必是历史事件的直接依据；命中“现金替代”几个字，不代表找到了适用于这次变更的条款；即使引用链接正确，模型也可能把“后来出现的字段”写成“当时修改的原因”。
#ETF Agent#Open ETF Agent#PostgreSQL#PostgreSQL pg_search#BM25#PostgreSQL FTS#RRF#TEI