LongCat AI的查询记录核心是将RAG流程本身设计为可追溯、可审计、可复用的闭环动作，从请求入口结构化记录问题、检索方式、知识锚点、相似度分数及工具调用快照；全程溯源答案依据，支持多源路径独立打标；日志自动反哺知识库优化，并通过前端看板、脱敏处理与不可删改审计机制保障合规可用。
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LongCat AI 实现 AI 辅助对知识库的查询记录，核心不是“被动存日志”，而是把查询过程本身设计成可追溯、可审计、可复用的闭环动作。它不依赖事后抓取聊天记录，而是在每次检索增强生成（RAG）流程中，天然嵌入结构化记录能力。
一、查询记录从请求入口就结构化
用户提问进入系统后，LongCat AI 会立即提取并固化关键字段：
- 原始问题文本（带时间戳与会话 ID）
- 检索触发方式（是关键词匹配 / 向量相似度 / 工具调用 / 混合调度）
- 匹配到的知识片段 ID 或原文锚点（如资料表中的主键、段落编号、PDF 页码+行号）
- 向量检索的相似度分数（如 cos 值 ≥0.78）或关键词匹配的命中字段名
- 是否触发外部工具（如数据库查询、API 调用），附带生成的 SQL 或参数快照
这些字段不靠人工拼接，而是由 LangGraph 流程节点或 LongCat-Flash-Chat 的 flash-gateway 统一注入，直接写入轻量级日志表或可观测性后端（如 OpenTelemetry 兼容格式）。
二、知识来源全程可溯源，不止于“答了什么”
记录不只是结果，更强调“依据在哪”：
- 若答案来自向量化段落，记录该段落在原始文档中的位置（如
manual_v3.pdf#page=12&line=45） - 若答案由工具计算得出（如贷款额度），同时存下调用的公式模板、输入参数、返回原始数据
- 若整合多源信息（如查政策+算金额+验权限），每条路径独立打标，支持回溯哪一块影响最终输出
这使得一次查询记录本身就能还原整个推理链，无需翻原始对话或重新跑流程。
MaterialDesign风格下拉菜单jquery插件
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menu.js是一款Material Design风格的jquery下拉菜单插件。通过menu.js插件，你可以非常轻松的制作出Material Design风格的下拉菜单或下拉列表。 使用方法 在页面中引入样式文件menu.css和jquery.min.js、menu.js文件。
三、记录自动反哺知识库优化
查询日志不是沉睡数据，而是闭环反馈信号：
- 高频未命中问题 → 触发知识库缺口告警，建议新增条目
- 多次低相似度匹配（如 cos <0.6）→ 标记对应知识块需重切片或重向量化
- 用户显式否定回答（如“不对，应该是……”）→ 自动提取修正语句，加入待审核语料池
- 某类问题平均响应耗时突增 → 定位是否知识库某字段向量索引失效，触发重建
这种机制让知识库具备自进化能力，记录本身成为知识运营的燃料。
四、前端与权限层保障记录可用性与合规性
- 管理后台（如基于 React + Ant Design 构建的 LongCat 管理台）提供按时间、用户、知识源、命中率等多维筛选的日志看板
- 敏感字段（如客户名称、订单号）在记录生成时即脱敏，符合 GDPR/《个人信息保护法》要求
- 审计模式下，所有查询记录不可删改，仅支持归档与导出，满足金融、医疗等强监管场景
本质上，LongCat AI 的查询记录不是附加功能，而是 RAG 流程的自然副产品——每一次“问”，都同步生成一条带上下文、带依据、带反馈价值的结构化事件。
