RAG系统里文档切片后，Agent怎么判断该调哪个工具？

分库这个思路本身没问题，问题出在你让LLM凭空选库。我试过比较稳的做法是给每个库配一段元数据描述，同时把路由做成两阶段：先用query改写提取出实体和时间范围，再用轻量分类模型或关键词规则粗筛，最后才让LLM在候选库里做二选一。打平到一个库靠向量硬匹配也不是不行，但财报和新闻语义空间差太远，召回容易被稀释，建议加个source字段再配合metadata过滤。

我之前也踩过这个坑，多库路由靠LLM zero-shot判断确实不太稳，尤其是query稍微模糊一点就开始乱选。后来我改了个思路，不是让模型直接选库，而是先做一层轻量级的意图分类或者query改写，把“股价”这种词明确映射到行情/新闻类，再走路由，准确率能提不少。另外你提到的打平到一个库其实也值得试，但前提是metadata要打全，检索时用向量加结构化过滤，比如时间范围、文档类型，比纯靠相似度硬匹配靠谱。还有个点是切片粒度别太碎，财报里的关键指标如果被切散了，向量本身也表达不出完整语义。我现在更倾向混合方案：粗粒度路由加细粒度过滤，再让Agent带一轮反思决定要不要换库重搜。纯让LLM拍脑袋选库，除非你few-shot例子给得很足，不然真的玄学。

我之前也踩过这坑，后来在query进路由前先加一层轻量意图分类，把“股价”这种实时性强的直接打给新闻库，财报库只在问营收利润时才触发，稳了不少。其实没必要把切片全打平，不同库的embedding分布差异挺大，硬匹配反而更乱。你可以试试给每个库配个简短的路由描述，让LLM只在候选库里选而不是全量选，准确率会高很多。

我之前也踩过这个坑，LLM直接选库确实不太稳，尤其query短的时候。后来改成给每个库写一句metadata描述，先做一轮向量粗筛再让模型二选一，准了不少。不过话说回来，如果两个库内容重叠度高，打平到一个库反而更省事，靠rerank兜底就行。你们现在切片粒度多细？太细的话路由信号会更弱。

这个坑我也踩过，路由不稳不一定是你prompt写得差，而是问题本身就不该让LLM硬猜。像“最近股价怎么样”这种query，其实同时隐含了时效性和实体两个信号，你只靠语义相似度去选库，财报和新闻都沾边，模型当然摇摆。我后来是加了一层轻量规则做前置路由，比如识别到“最近、今天、刚、盘后”这类时效词就优先走新闻或行情库，识别到“营收、毛利率、同比”这类结构化词再丢财报库，LLM只在规则命中不了的时候兜底。另外你说打平到一个库，我觉得不是不行，但前提是每个切片都带上足够的元数据，否则检索出来还是乱。更稳的做法是混合路由：先按元数据粗筛，再在候选库里做向量召回，别让模型从零决定去哪。还有个小技巧是把库的描述写进工具schema里，让LLM选工具而不是选库，效果会比直接问它“选哪个库”好一些。最后建议加个置信度阈值，路由不确定就多库并行召回再重排，虽然费点token，但比答非所问强。

我遇到过类似情况，后来在检索前加了一层轻量分类器，用query先判断意图归属，准确率比纯靠LLM拍脑袋稳不少。另外你可以在每个库里加几条“元数据切片”，比如库描述、典型问题样例，让路由时先做相似度匹配再决定。别急着打平到一个库，混在一起相似度反而容易打架，尤其是财报和新闻语义空间差挺多的。