本周工作总结:

1. 增加 agent 管理与知识文件管理功能，支持再前端界面创建、查看、删除、重命名 agent。支持批量初始化agent，初始化过程会调用 INIT_MODEL 生成 50-100 条该 agent 可以回答的问题
2. 增加前端预览功能，支持在模型回答界面直接预览文档内容，便于查看 agent 回答情况。
3. 修改路由 agent 的提示词，使路由模型的回答时间缩短至平均三秒，最多不超过四秒。修改回答 agent 的系统提示词，将图片连同原markdown文件一同以系统提示词形式传入。
4. 增加批量测试入口，同时支持批量测试用例的导入。同时支持批量运行与准确率模型自评估。
5. 引入 Docling PDF 提取流程，使用模型将提取 PDF 重整理，初步实现较大文件拆分、提取。初步解决大文件直接输入模型时响应慢、上下文过长问题

问题与洞察:

• 为保证内容连贯性，部分 agent 的系统提示词中存在带有较多图片、上下文过长的问题，这些 agent 在回答过程中首字输出时间可能会到10s（包含路由时间），总回答时间达20秒
• Docling 在处理带有图片文档、画面较复杂文档时，会导致导出文件内容错位，观赏性不佳，因此可能需要大模型辅助将原本内容进行调整，以尽量还原原文件情况
• 文件越大，模型响应时间越长，因此可能需要一定程度的拆分文件，但这可能导致模型过多，路由文件过长，此情况可能需要多级路由，同样会导致消耗更多时间
• 对于需要上下文辅助理解的复杂图片，即使在添加了图片说明的情况下，模型的识别结果可能仍不准确。

下周重点工作:

• 增加文件导入、一键拆分入口
• 完善批量测和评估系统，建立标准测试集，统计路由准确率、回答正确率、引用命中率和平均响应时间。