Local-Deep-Research项目中的查询结果覆盖问题分析与解决方案

在Local-Deep-Research项目中，我们发现了一个关于查询结果存储的重要技术问题。当用户使用相同的查询条件进行多次搜索时，系统会生成多个历史记录条目，但实际查看时却只能显示最近一次的搜索结果。这种现象严重影响了用户体验和数据完整性。

问题本质分析

经过深入的技术分析，我们发现问题的根源在于输出文件的命名机制。当前系统采用查询内容作为文件名的基础，这导致了以下技术问题：

1. 文件覆盖风险：当相同查询被重复执行时，新生成的文件会直接覆盖旧文件，因为它们的文件名完全相同
2. 历史记录不一致：虽然历史记录界面显示多个条目，但实际指向的是同一个物理文件
3. 数据丢失隐患：用户无法追溯历史查询结果，失去了版本控制的能力

技术解决方案

针对这一问题，我们设计了以下技术改进方案：

1. 唯一标识符生成机制

我们引入了基于时间戳和随机数的复合命名策略，确保每个查询结果都有唯一的文件标识。具体实现包括：

• 在文件名中加入精确到毫秒的时间戳
• 附加随机生成的6位字符序列
• 保留原始查询内容的哈希值作为前缀

2. 元数据关联系统

为了保持历史记录与物理文件的正确对应关系，我们建立了专门的元数据索引：

• 创建独立的SQLite数据库表存储查询记录
• 每条记录包含原始查询、时间戳、文件路径等关键信息
• 实现双向索引机制，确保快速检索

3. 文件存储优化

对输出目录结构进行了重新设计：

outputs/
├── 2025/
│   ├── 05/
│   │   ├── 08/
│   │   │   ├── query_hash/
│   │   │   │   ├── timestamp_random/
│   │   │   │   │   └── report.json

这种目录结构不仅解决了文件覆盖问题，还提供了更好的数据组织和检索效率。

实现细节

在实际代码实现中，我们主要修改了以下核心模块：

1. 报告生成器模块：

   • 重构了文件命名函数，加入复合标识生成逻辑
   • 实现了自动目录创建和路径管理

2. 历史记录管理器：

   • 增加了元数据存储功能
   • 优化了记录检索算法

3. 用户界面适配层：

   • 确保历史记录视图能正确反映实际存储结构
   • 添加了时间戳显示和排序功能

技术验证与测试

为确保解决方案的可靠性，我们设计了多层次的测试方案：

1. 单元测试：

   • 验证文件名生成算法的唯一性
   • 测试元数据存储的完整性

2. 集成测试：

   • 模拟高频率重复查询场景
   • 验证历史记录的准确性

3. 性能测试：

   • 评估新存储结构对系统性能的影响
   • 优化文件检索效率

技术价值与展望

本次技术改进不仅解决了具体的功能问题，还为项目带来了以下长期价值：

1. 数据可追溯性：用户现在可以完整查看历史查询记录及其结果
2. 系统扩展性：新的存储架构为未来添加版本控制功能奠定了基础
3. 可靠性提升：消除了数据丢失的风险，提高了系统整体稳定性

未来，我们可以基于这一改进进一步开发查询结果对比、历史版本回溯等高级功能，为用户提供更强大的研究工具。