feat: 更新后端评分计算

backend/package/yuxi/knowledge/eval/metrics.py

@@ -132,12 +132,10 @@ class EvaluationMetricsCalculator:
     def calculate_overall_score(
         retrieval_metrics_list: list[dict[str, float]], answer_metrics_list: list[dict[str, Any]]
     ) -> float | None:
-        """计算整体平均分，只聚合检索指标。"""
-        retrieval_scores = []
+        """综合得分：有答案准确率则用准确率，否则用 recall@10。"""
+        if answer_metrics_list:
+            scores = [m.get("score", 0.0) for m in answer_metrics_list]
+            return sum(scores) / len(scores) if scores else None
 
-        # 计算检索平均分
-        for m in retrieval_metrics_list:
-            if m:
-                retrieval_scores.append(sum(m.values()) / len(m))
-
-        return sum(retrieval_scores) / len(retrieval_scores) if retrieval_scores else None
+        recalls = [m["recall@10"] for m in retrieval_metrics_list if m and "recall@10" in m]
+        return sum(recalls) / len(recalls) if recalls else None

backend/test/unit/knowledge/eval/test_metrics.py

@@ -1,5 +1,7 @@
 import os
 
+import pytest
+
 os.environ.setdefault("OPENAI_API_KEY", "test-key")
 
 from yuxi.knowledge.eval.metrics import EvaluationMetricsCalculator, RetrievalMetrics
@@ -20,13 +22,29 @@ def test_retrieval_metrics_use_metadata_chunk_id():
     assert metrics["f1@3"] == RetrievalMetrics.f1_score_at_k(["chunk_a", "chunk_b"], ["chunk_b", "chunk_c"], 3)
 
 
-def test_overall_score_uses_retrieval_metrics_only():
-    score = EvaluationMetricsCalculator.calculate_overall_score([{"recall@1": 1.0, "f1@1": 0.5}], [{"score": 0.25}])
+def test_overall_score_uses_answer_accuracy_when_available():
+    # 有答案准确率时，综合得分取各题 score 的平均，且与检索指标无关
+    retrieval = [{"recall@10": 1.0, "f1@10": 0.2}, {"recall@10": 0.0, "f1@10": 0.0}]
+    answers = [{"score": 1.0}, {"score": 0.0}, {"score": 1.0}, {"score": 1.0}]
+
+    score = EvaluationMetricsCalculator.calculate_overall_score(retrieval, answers)
 
     assert score == 0.75
 
 
-def test_overall_score_returns_none_without_retrieval_metrics():
-    score = EvaluationMetricsCalculator.calculate_overall_score([], [{"score": 1.0}])
+def test_overall_score_uses_recall_at_10_without_answers():
+    # 无答案准确率时，综合得分取各题 recall@10 的平均，不受 f1/其它 k 影响
+    retrieval = [
+        {"recall@1": 0.0, "recall@5": 0.5, "recall@10": 0.8, "f1@10": 0.1},
+        {"recall@1": 1.0, "recall@5": 1.0, "recall@10": 0.4, "f1@10": 0.9},
+    ]
+
+    score = EvaluationMetricsCalculator.calculate_overall_score(retrieval, [])
+
+    assert score == pytest.approx(0.6)
+
+
+def test_overall_score_returns_none_without_any_metrics():
+    score = EvaluationMetricsCalculator.calculate_overall_score([], [])
 
     assert score is None

docs/develop-guides/roadmap.md

@@ -64,7 +64,7 @@
 - 扩展知识库上传来源：添加“从工作区上传”模式，后端将当前用户工作区文件预处理上传到 MinIO，前端沿用现有 `addDocuments` 入库链路提交 MinIO URL、内容哈希和文件大小。
 - 重构知识库详情页布局：`DatabaseInfo` 改为顶部详情 header + 左侧功能 tab 侧边栏 + 右侧内容区，Milvus 默认进入文件管理，并将检索测试、知识图谱、知识导图、检索配置、RAG 评估和评估基准统一纳入侧边栏导航；只读连接器保留检索测试与检索配置。
 - 整合知识导图接口：移除独立 mindmap router 与前端 API 模块，思维导图生成、查询和文件列表接口统一收敛到知识库 API 下。
-- 收敛独立模型配置模块运行时：运行时 chat / embedding / rerank 均统一从 provider 模块与模型缓存读取 `provider_id:model_id`；旧版静态模型配置、v1 slash spec、旧模型列表接口和 Ollama 适配已移除。
+- 收敛独立模型配置模块运行时：运行时 chat / embedding / rerank 均统一从 provider 模块与模型缓存读取 `provider_id:model_id`；旧版静态模型配置、v1 slash spec、旧模型列表接口和 Ollama 适配已移除；内置 provider 模板补充 XiaomiMiMo、XiaomiMiMo Token Plan CN 与 Kimi Code（`kimi-for-coding`）。
 - 调整智能体配置归属与字段权限：`AgentConfig` 从部门共享改为按 `uid` 隔离，所有登录用户可管理自己的配置；`BaseContext` 支持字段级 `auth` 元数据，后端按用户角色过滤可见与可保存的配置项。
 - 新增用户级沙盒环境变量：增加 `agent_envs` 表与 `/api/user/agent-env` 接口，设置面板支持当前用户维护 Agent 沙盒环境变量；创建新沙盒时与全局 `sandbox.env` 合并注入，用户变量优先。
 - 收敛用户身份命名：原业务登录标识统一改为 `uid`，Agent/LangGraph runtime、conversation、agent_run、sandbox 路径和前端用户态均使用字符串 `uid`；`user_id` 仅保留给外部响应中的数值 `users.id` 或真实外键场景。
@@ -77,6 +77,7 @@
 - 升级 DeepAgents 到 0.6.7 并适配新版文件系统协议：SubAgentMiddleware 改为显式 subagent spec，Skills prompt 补齐新版占位符；sandbox/skills backend 复用新版 `ReadResult`、`GlobResult`、`GrepResult` 等协议类型，文件权限在 backend 层明确区分 skills、uploads、outputs 与 workspace，保留最小 `CustomCompositeBackend` 以避免非 route glob 误扫其他 route；Agent 上下文压缩改为复用 DeepAgents SummarizationMiddleware，历史摘要与大工具结果统一 offload 到 outputs。
 - 优化聊天输入 @ 文件提及：未创建 Thread 时可搜索用户 workspace，创建 Thread 后按当前对话文件优先、workspace 兜底的来源顺序搜索，并拆分 workspace/thread 缓存避免假 thread 与跨用户缓存污染；输入框与用户消息支持将 raw mention 渲染为带类型图标的引用单元，文件仅显示文件名且保留原始沙盒路径文本。
 - 重构子智能体为 Agent-backed 形态：移除旧 `subagents` 表与 `/api/system/subagents` 管理链路，子智能体改为 `agents.is_subagent=true` 且使用 `SubAgentBackend`，创建/编辑统一走 Agent 管理入口；内置后端收敛为 `ChatbotAgent` 与 `SubAgentBackend`，Context 分为 `BaseContext`、`ChatBotContext` 与 `SubAgentContext`；主 Agent 通过 Yuxi task middleware 启动真实子 Agent graph，子智能体不再嵌套调用子智能体。沙盒挂载同步拆分为 child checkpoint thread、父对话 uploads/outputs、用户级 workspace 与子 Agent skills scope；主线程状态记录 `subagent_runs` 并在前端 task 工具中展示子智能体名称、执行状态、child thread 和产物，task 工具结果会暴露 child thread ID 且支持传回 `thread_id` 继续既有子智能体线程；子智能体执行复用 `agent_runs(run_type=subagent)` 记录父 run、child thread 与状态，child thread state 查询以 `agent_runs` 关系为准，不再解析 thread ID 反推父线程；真实流式 E2E 覆盖子智能体输出文件可由父线程文件/Viewer API 读取。流式链路参考 DeepAgents event streaming，后端将 LangGraph v3 raw event 归一化为 Yuxi semantic stream event，按父/子线程归属隔离 run SSE chunk，并支持通过 child thread state 拉取子智能体中间过程。
+- 修正评估综合得分计算：`overall_score` 改为有答案准确率时取各题准确率平均，否则取各题 `recall@10` 平均，不再把 recall/f1/各 k 检索指标混合平均；历史已存运行不回填。
 
 ---