Sweep项目中的查询过滤代理设计与实现

在Sweep项目中，开发团队最近实现了一个新的查询过滤代理(Query Filter Agent)，用于优化代码搜索过程中的查询处理。这个技术改进主要针对代码搜索时产生的冗余查询问题，通过智能过滤机制提升搜索效率和准确性。

技术背景

在代码搜索系统中，用户输入的查询往往包含大量非关键性词语和冗余信息。这些内容不仅不会提高搜索结果的相关性，反而可能引入噪声，降低搜索质量。传统的解决方案是简单地拼接查询字符串，但这无法有效识别和去除无关内容。

解决方案架构

新实现的查询过滤代理采用了分层架构设计：

1. 核心代理类：创建了QueryFilterAgent类作为过滤功能的主要载体，继承自项目已有的ChatGPT基础类，复用已有的对话模型接口。

2. 过滤方法：实现了filter_search_query方法，该方法接收原始查询字符串，处理后返回优化后的查询。方法内部采用提示工程(Prompt Engineering)技术，通过精心设计的提示语引导模型识别和保留关键搜索词。

3. 容错机制：当过滤过程无法产生有效结果时，系统会自动回退到原始查询，确保搜索功能的可用性。

集成方案

查询过滤代理被集成到项目的ticket处理流程中：

1. 在ticket_utils.py文件中，原有的查询拼接逻辑被替换为代理调用。

2. 代理实例在搜索前被创建，接收来自工单标题、摘要和回复文本的原始内容。

3. 过滤后的查询被用于后续的语义搜索和向量计算过程。

技术优势

这一改进带来了多方面的技术优势：

1. 搜索质量提升：通过去除无关词语，搜索结果的相关性得到显著提高。

2. 性能优化：精简后的查询减少了不必要的计算开销，特别是对于基于向量的语义搜索。

3. 可扩展性：代理设计允许未来轻松添加更复杂的过滤规则和优化策略。

4. 稳定性保障：内置的回退机制确保了系统在异常情况下的鲁棒性。

实现细节

在具体实现上，开发团队注意了几个关键点：

1. 字符串处理时保留了原始格式信息，避免因格式化操作导致语义损失。

2. 代理接口设计保持简洁，与现有代码风格一致。

3. 日志记录完善，便于后续性能分析和问题排查。

这一技术改进展示了Sweep项目在代码搜索领域持续优化的努力，通过引入智能代理模式，有效解决了传统字符串处理方法的局限性，为项目未来的功能扩展奠定了良好基础。