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Knowledge Base 信号

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Knowledge Base 信号

概览​

kb 将路由信号绑定到命名知识库实例的输出。映射到 config/signal/kb/，在 routing.signals.kb 中声明。

该信号族面向维护型、启动时加载的嵌入知识库，并在多条路由间复用。

主要优势​

  • 同一维护示例包可被多条路由复用。
  • 标签、分组与数值指标显式，不依赖魔法运行时名。
  • 支持胜者式与阈值式信号绑定。
  • 投影可消费连续知识库指标，而不把信号变成脚本表面。

解决什么问题？​

部分路由策略依赖精选示例集，而非单一关键词或嵌入候选列表。可能希望在启动加载的知识库上将请求分类为隐私、安全、情感或偏好标签，再只暴露路由图应看到的标签或分组绑定。

kb 明确这一分层：

  • global.model_catalog.kbs[] 持有可复用知识库包
  • routing.signals.kb[] 将特定标签或分组绑定为命名路由信号
  • routing.projections 可消费如 best_score、best_matched_score 或配置的分组 margin 等指标

何时使用​

在以下情况使用 kb：

  • 请求必须对照维护的示例包分类
  • 一个启动加载的知识库结果应供给多条路由
  • 需要稳定路由级分组而不重复示例
  • 需要显式绑定而非隐式信号名

配置​

源片段族：config/signal/kb/

global:
  model_catalog:
    kbs:
      - name: privacy_knowledge_base
        source:
          path: kb/privacy/
          manifest: labels.json
        threshold: 0.55
        label_thresholds:
          prompt_injection: 0.7
        groups:
          privacy_policy: [proprietary_code, internal_document, pii]
          security_containment: [prompt_injection, credential_exfiltration]
          private: [proprietary_code, internal_document, pii, prompt_injection, credential_exfiltration]
          public: [generic_coding, general_knowledge]
        metrics:
          - name: private_vs_public
            type: group_margin
            positive_group: private
            negative_group: public

routing:
  signals:
    kb:
      - name: privacy_policy
        kb: privacy_knowledge_base
        target:
          kind: group
          value: privacy_policy
        match: best
      - name: proprietary_code
        kb: privacy_knowledge_base
        target:
          kind: label
          value: proprietary_code
        match: threshold

保持知识库名稳定，kb 信号直接绑定这些名称。

匹配语义​

routing.signals.kb[] 支持：

  • target.kind: label 或 group
  • match: best 或 threshold

含义：

  • label + best：仅当该标签是知识库最佳标签时匹配
  • label + threshold：标签分数超过有效阈值时匹配
  • group + best：仅当该分组是知识库最佳分组时匹配
  • group + threshold：任成员标签超过阈值时匹配

投影指标​

知识库信号是布尔路由输入；数值输出留在 routing.projections。

例如：

routing:
  projections:
    scores:
      - name: privacy_bias
        method: weighted_sum
        inputs:
          - type: kb_metric
            kb: privacy_knowledge_base
            metric: private_vs_public
            value_source: score
            weight: 1.0

命名知识库指标在 global.model_catalog.kbs[].metrics[] 声明。内置指标 best_score 与 best_matched_score 始终可用。