第5章：RAG+Rules+MCP框架实践

5.1 RAG+Rules+MCP框架概述

框架核心理念

RAG+Rules+MCP框架是Context Engineering的核心实践方法，通过三个层次的协同工作，实现精准的AI辅助开发：

RAG（检索增强生成）：检索增强生成，提供相关上下文
Rules（规则引擎）：业务规则和约束条件，确保输出符合要求
MCP（模型上下文协议）：模型上下文协议，优化AI模型交互

RAG+Rules+MCP框架工作流程

RAG+Rules+MCP框架通过三层协同处理，实现从用户需求到高质量输出的完整流程：

处理阶段	核心组件	主要功能	输入	输出	质量保障
需求接收	用户接口	需求解析与理解	用户需求	结构化需求	需求完整性检查
上下文检索	RAG检索层	智能检索相关信息	结构化需求	相关上下文	相关性评分
规则约束	Rules规则层	应用业务规则	相关上下文	约束条件	规则一致性验证
协议优化	MCP协议层	优化模型交互	约束条件	优化提示	提示质量评估
内容生成	AI模型	生成目标内容	优化提示	生成结果	内容质量检查
质量验证	验证模块	多维度质量检查	生成结果	验证报告	合规性检查
结果输出	输出接口	格式化最终结果	验证通过的结果	输出结果	格式规范检查

框架处理流程详解：

第一阶段：需求处理

输入：用户原始需求（自然语言描述）
处理：需求解析、意图识别、关键信息提取
输出：结构化的需求描述
质量控制：需求完整性和明确性验证

第二阶段：上下文检索（RAG层）

输入：结构化需求描述
处理：向量检索、关键词匹配、语义相似度计算
输出：相关上下文信息集合
质量控制：相关性评分、信息去重、权重分配

第三阶段：规则约束（Rules层）

输入：相关上下文信息
处理：业务规则匹配、约束条件应用、合规性检查
输出：带约束条件的上下文
质量控制：规则一致性验证、冲突检测

第四阶段：协议优化（MCP层）

输入：带约束条件的上下文
处理：提示工程、上下文组织、交互优化
输出：优化的模型输入提示
质量控制：提示完整性和有效性评估

第五阶段：内容生成

输入：优化的模型输入提示
处理：AI模型推理、内容生成、格式化
输出：原始生成结果
质量控制：生成内容的基础质量检查

第六阶段：质量验证

输入：原始生成结果
处理：多维度质量评估、合规性检查、准确性验证
输出：质量验证报告
决策点：是否满足质量要求

第七阶段：结果处理

满足要求：格式化输出，返回最终结果
不满足要求：反馈优化，重新进入RAG检索层

反馈优化机制：

触发条件：质量验证不通过
优化策略：调整检索参数、增加约束条件、优化提示结构
迭代控制：最大迭代次数限制，避免无限循环
学习机制：记录失败案例，持续改进框架性能

关键成功要素：

高质量知识库：确保RAG检索的准确性和全面性
完善规则体系：覆盖业务场景的规则约束
优化协议设计：提升AI模型理解和生成质量
多层质量保障：每个阶段都有相应的质量控制机制
持续学习改进：基于反馈不断优化框架性能

框架优势

精准性提升

通过RAG检索相关上下文，减少AI编造
通过Rules约束输出范围，确保合规性
通过MCP优化交互，提高理解准确性

效率优化

自动化上下文检索，减少手动整理
规则化约束验证，减少人工检查
协议化交互流程，减少沟通成本

质量保障

多层次验证机制，确保输出质量
可追溯的决策过程，便于问题定位
持续学习优化，不断提升效果

5.2 RAG检索增强生成实践

RAG架构设计

分层检索架构

┌─────────────────────────────────────────┐
│              查询处理层                  │
│  ┌─────────────┐ ┌─────────────────────┐ │
│  │ 查询理解    │ │ 意图识别            │ │
│  │ 关键词提取  │ │ 上下文类型判断      │ │
│  └─────────────┘ └─────────────────────┘ │
├─────────────────────────────────────────┤
│              检索执行层                  │
│  ┌─────────────┐ ┌─────────────────────┐ │
│  │ 向量检索    │ │ 关键词检索          │ │
│  │ 语义相似度  │ │ 全文搜索            │ │
│  └─────────────┘ └─────────────────────┘ │
├─────────────────────────────────────────┤
│              结果融合层                  │
│  ┌─────────────┐ ┌─────────────────────┐ │
│  │ 相关性排序  │ │ 重复内容去除        │ │
│  │ 权重计算    │ │ 上下文组装          │ │
│  └─────────────┘ └─────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────┘

向量化与索引构建

文档向量化流程文档向量化处理系统

文档向量化处理类负责将文档进行智能分块和向量化处理，是RAG系统的核心组件之一。该类采用滑动窗口策略进行文档分块，确保语义连续性。

属性/方法	功能描述	技术参数
模型	句子转换模型	默认使用all-MiniLM-L6-v2
文档块大小	文档块大小	512个词
重叠词数	重叠词数	50个词
文档向量化方法	文档向量化处理	返回向量化块列表
文本分块方法	文本分块处理	滑动窗口分割策略

核心算法逻辑：

文档向量化采用分块处理策略，首先通过split_into_chunks方法将长文档按词级别分割成重叠的文本块。分块过程使用滑动窗口机制，每次移动(chunk_size - overlap_size)个词，确保相邻块之间有overlap_size个词的重叠，保持语义连续性。

每个文档块经过SentenceTransformer模型编码生成高维向量表示，同时保留完整的元数据信息，包括文档ID、块ID、原始内容、向量数据以及文档属性（标题、类型、优先级、创建时间等）。这种设计确保了向量检索时能够准确定位和还原原始文档信息。

向量索引构建向量索引构建系统

向量索引构建类基于FAISS库构建高效的向量索引，支持大规模向量的快速相似度搜索。该类采用内积索引实现精确的向量检索。

属性/方法	功能描述	技术参数
向量维度	向量维度	默认384维
索引对象	FAISS索引对象	内积索引
元数据映射表	元数据映射表	存储向量对应的文档信息
下一个可用标识	下一个可用ID	自增长ID分配器
添加向量方法	添加向量到索引	批量向量插入和L2归一化
搜索方法	向量相似度搜索	返回Top-K最相似结果
保存索引方法	索引持久化	分离保存索引和元数据
加载索引方法	索引加载	恢复完整索引状态

核心算法逻辑：

向量索引构建采用FAISS的IndexFlatIP(内积索引)实现精确搜索。在添加向量时，系统首先将向量转换为float32格式并进行L2归一化处理，确保向量长度为1，使内积计算等价于余弦相似度。

搜索过程中，查询向量同样经过归一化处理，然后通过FAISS索引进行高效的相似度计算。系统维护id_to_metadata映射表，将FAISS内部索引ID与文档元数据关联，确保检索结果包含完整的上下文信息。

索引持久化采用分离存储策略：FAISS索引数据保存为.faiss文件，元数据信息通过pickle序列化保存为.metadata文件。这种设计支持索引的快速加载和增量更新。

混合检索策略

多路检索融合

混合检索器通过整合多种检索方法，实现更全面和准确的信息检索。系统采用多路并行检索策略，结合向量检索、关键词检索和图检索的优势。

混合检索架构：

检索方法	技术实现	适用场景	权重分配	优势特点
向量检索	SentenceTransformer	语义相似度匹配	50%	理解语义关系，处理同义词
关键词检索	全文搜索引擎	精确词汇匹配	30%	快速定位，处理专业术语
图检索	知识图谱遍历	实体关系查找	20%	发现隐含关联，扩展检索范围

检索处理流程：

处理阶段	操作内容	技术要点	输出结果
查询分析	查询向量化和关键词提取	多模型并行处理	多格式查询表示
并行检索	三路检索同时执行	异步并发处理	三组候选结果
结果融合	多源结果合并去重	加权评分算法	统一结果集
重排序	基于相关性精确排序	交叉编码器模型	最终排序结果
结果截取	返回Top-K结果	阈值过滤	高质量结果列表

结果融合算法：

加权评分策略通过以下机制实现多源结果的有效融合：

评分因子	计算方式	权重影响	作用说明
方法权重	预设固定权重	向量0.5，关键词0.3，图0.2	反映方法重要性
排名衰减	1 - 排名 × 0.05	排名越靠后衰减越多	体现排序质量
原始分数	各方法的相似度分数	直接影响最终分数	保持原始质量信息
多源加成	多方法命中额外加分	累加不同来源的分数	提升一致性结果

重排序优化：

交叉编码器重排序采用更精确的相关性评估：

重排序阶段	处理内容	模型选择	评分权重
查询-文档配对	构建查询和候选文档对	标准化输入格式	-
相关性计算	使用CrossEncoder模型	ms-marco-MiniLM-L-6-v2	-
分数融合	原始分数与相关性分数结合	原始70% + 相关性30%	平衡效率和精度
最终排序	按融合分数降序排列	标准排序算法	-

性能优化策略：

优化方面	实现方法	效果
检索效率	并行执行三种检索方法	减少总体检索时间
结果质量	多方法互补，交叉验证	提高检索准确性
去重处理	基于chunk_id的智能合并	避免重复结果
动态调整	根据查询类型调整权重	适应不同检索需求

5.3 Rules规则引擎设计

规则分类体系

业务规则分类

markdown

# 约束性规则（Constraint Rules）
- 数据格式约束：字段类型、长度限制、格式要求
- 业务逻辑约束：状态转换、权限控制、流程限制
- 合规性约束：法律法规、行业标准、安全要求

# 推导性规则（Derivation Rules）
- 计算规则：价格计算、税费计算、积分计算
- 分类规则：用户分级、商品分类、风险评级
- 推荐规则：内容推荐、商品推荐、服务推荐

# 反应性规则（Reaction Rules）
- 触发规则：事件响应、状态变更、异常处理
- 通知规则：消息推送、邮件发送、报警机制
- 补偿规则：错误恢复、数据修复、回滚操作

规则引擎架构

规则系统采用面向对象的设计模式，通过抽象基类定义统一的规则接口，支持多种类型的业务规则实现。系统具备高度的可扩展性和灵活性。

规则类型分类：

规则类型	英文标识	主要功能	应用场景	执行时机
约束规则	CONSTRAINT	限制条件检查	数据完整性验证	数据输入时
推导规则	DERIVATION	数据推导计算	业务逻辑处理	处理过程中
反应规则	REACTION	事件响应处理	触发式操作	事件发生时

规则优先级体系：

优先级	数值	应用场景	处理策略
CRITICAL	1	关键业务规则	必须通过
HIGH	2	重要业务规则	优先处理
MEDIUM	3	一般业务规则	正常处理
LOW	4	辅助性规则	可选处理

规则基类架构：

规则引擎架构 - 业务规则管理系统

规则引擎采用面向对象的设计模式，通过抽象基类和具体实现类构建灵活的业务规则管理体系。系统支持多种规则类型和优先级管理。

核心枚举类型：

枚举类	枚举值	功能说明
规则类型	约束规则	约束规则，用于数据验证
	推导规则	推导规则，用于数据计算
	反应规则	反应规则，用于事件响应
规则优先级	关键级别(1)	关键优先级，必须通过
	高级别(2)	高优先级，优先处理
	中等级别(3)	中等优先级，正常处理
	低级别(4)	低优先级，可选处理

规则抽象基类：

属性/方法	功能描述	技术参数
规则标识	规则唯一标识	字符串类型
规则名称	规则名称	可读性标识
规则描述	规则描述	详细说明
规则类型	规则类型	规则类型枚举
优先级	优先级	规则优先级枚举
启用状态	启用状态	布尔值，默认True
评估方法	抽象评估方法	返回评估结果字典
获取条件方法	抽象条件获取方法	返回条件列表

约束规则类：

属性/方法	功能描述	技术参数
约束条件	约束条件列表	支持多种操作符
错误消息	错误消息	规则失败时的提示
评估方法	条件评估	逐一检查所有条件
单条件评估方法	单条件评估	支持>=、<=、==、matches、in操作
建议生成方法	建议生成	为失败条件提供修复建议

规则引擎类：

属性/方法	功能描述	技术参数
规则存储	规则存储字典	以规则标识为键
规则分组	规则分组字典	支持按组管理规则
添加规则方法	添加规则	支持分组管理
批量评估方法	批量评估	按优先级排序执行
配置加载方法	配置加载	从JSON文件加载规则

核心算法逻辑：

规则评估采用优先级驱动的执行策略。系统首先按照规则优先级对待评估规则进行排序，然后依次执行评估。约束规则支持多种条件操作符：数值比较(>=、<=)、字符串匹配(==)、正则表达式匹配(matches)和集合包含(in)。

评估过程中，系统会收集所有失败的条件，生成相应的修复建议，并根据规则优先级标记关键失败项。最终返回包含整体通过状态、详细结果、关键失败和建议的完整评估报告。

    for rule_id, rule in sorted_rules:
        if not rule.enabled:
            continue
            
        rule_result = rule.evaluate(context)
        results['rule_results'][rule_id] = rule_result
        
        if rule_result['passed']:
            results['metadata']['passed_rules'] += 1
        else:
            results['metadata']['failed_rules'] += 1
            results['overall_passed'] = False
            results['suggestions'].extend(rule_result['suggestions'])
            
            # 记录关键失败
            if rule.priority in [RulePriority.CRITICAL, RulePriority.HIGH]:
                results['critical_failures'].append({
                    'rule_id': rule_id,
                    'rule_name': rule.name,
                    'message': rule_result['message'],
                    'priority': rule.priority.value
                })
    
    return results

def load_rules_from_config(self, config_path: str):
    """
    从配置文件加载规则
    """
    with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        config = json.load(f)
    
    for rule_config in config.get('rules', []):
        rule_type = RuleType(rule_config['type'])
        priority = RulePriority(rule_config['priority'])
        
        if rule_type == RuleType.CONSTRAINT:
            rule = ConstraintRule(
                rule_id=rule_config['id'],
                name=rule_config['name'],
                description=rule_config['description'],
                priority=priority,
                conditions=rule_config['conditions'],
                error_message=rule_config['error_message']
            )
            self.add_rule(rule, rule_config.get('group', 'default'))


### 规则配置示例

**代码生成规则配置**
```json
{
  "rules": [
    {
      "id": "code_security_001",
      "name": "SQL注入防护",
      "description": "确保数据库查询使用参数化查询，防止SQL注入",
      "type": "constraint",
      "priority": 1,
      "group": "security",
      "conditions": [
        "sql_query matches .*\\$\\{.*\\}.*",
        "use_prepared_statement == true"
      ],
      "error_message": "检测到潜在的SQL注入风险，请使用参数化查询"
    },
    {
      "id": "code_quality_001",
      "name": "函数复杂度控制",
      "description": "限制函数的圈复杂度，提高代码可维护性",
      "type": "constraint",
      "priority": 2,
      "group": "quality",
      "conditions": [
        "cyclomatic_complexity <= 10",
        "function_length <= 50"
      ],
      "error_message": "函数过于复杂，建议拆分为更小的函数"
    },
    {
      "id": "api_design_001",
      "name": "RESTful API规范",
      "description": "确保API设计符合RESTful规范",
      "type": "constraint",
      "priority": 3,
      "group": "api",
      "conditions": [
        "http_method in [\"GET\", \"POST\", \"PUT\", \"DELETE\"]",
        "url_path matches ^/api/v\\d+/.*",
        "response_format == \"json\""
      ],
      "error_message": "API设计不符合RESTful规范"
    }
  ]
}

5.4 MCP模型上下文协议

MCP协议设计原理

协议核心目标

标准化交互：统一AI模型的输入输出格式
上下文优化：智能管理上下文信息的传递
质量保障：确保模型理解的准确性
效率提升：减少不必要的上下文传输

MCP协议工作流程详解

MCP（Model Context Protocol）协议通过标准化的消息交互机制，实现用户、系统组件和AI模型之间的高效协作：

交互阶段	参与方	操作类型	消息内容	处理时间	质量检查
请求接收	用户→Context引擎	同步请求	原始用户需求	<100ms	请求格式验证
上下文检索	Context引擎→RAG检索器	异步查询	结构化查询条件	200-500ms	检索质量评估
检索响应	RAG检索器→Context引擎	异步响应	相关上下文数据集	100-300ms	相关性评分
规则应用	Context引擎→规则引擎	同步调用	上下文+业务场景	50-200ms	规则匹配验证
规则响应	规则引擎→Context引擎	同步响应	约束条件集合	10-50ms	约束一致性检查
协议构建	Context引擎→MCP协议	同步处理	上下文+约束条件	20-100ms	协议格式验证
模型交互	MCP协议→AI模型	异步请求	优化的提示消息	1-10s	提示完整性检查
生成响应	AI模型→MCP协议	异步响应	生成的内容结果	1-10s	内容质量初检
结果传递	MCP协议→Context引擎	同步传递	格式化的结果	<50ms	格式规范检查
质量验证	Context引擎内部	同步处理	多维度质量评估	100-500ms	综合质量评分
最终响应	Context引擎→用户	同步响应	最终处理结果	<100ms	输出格式检查

协议交互详细说明：

1. 用户请求阶段

发起方：用户（User）
接收方：Context引擎（Context Engine）
消息类型：HTTP请求/API调用
消息内容：
- 用户原始需求（自然语言）
- 请求类型标识
- 优先级设置
- 质量要求参数
处理逻辑：请求解析、参数验证、会话管理

2. 上下文检索阶段

发起方：Context引擎
接收方：RAG检索器（RAG Retriever）
消息类型：内部服务调用
消息内容：
- 结构化查询条件
- 检索范围限制
- 相关性阈值
- 返回数量限制
处理逻辑：向量检索、语义匹配、结果排序

3. 规则引擎交互

发起方：Context引擎
接收方：规则引擎（Rule Engine）
消息类型：同步函数调用
消息内容：
- 上下文数据
- 业务场景标识
- 规则应用范围
- 约束强度设置
处理逻辑：规则匹配、约束生成、冲突解决

4. MCP协议处理

发起方：Context引擎
接收方：MCP协议处理器
消息类型：协议标准消息
消息内容：
- 标准化上下文
- 约束条件集合
- 提示模板选择
- 交互参数配置
处理逻辑：消息封装、协议优化、提示工程

5. AI模型交互

发起方：MCP协议处理器
接收方：AI模型（AI Model）
消息类型：模型API调用
消息内容：
- 优化的提示文本
- 生成参数设置
- 输出格式要求
- 质量控制参数
处理逻辑：模型推理、内容生成、格式化输出

6. 质量验证与响应

处理方：Context引擎内部
验证维度：
- 内容准确性检查
- 格式规范验证
- 约束条件符合性
- 用户需求匹配度
响应策略：
- 通过：直接返回结果
- 不通过：触发重新处理流程

协议优势特点：

标准化交互

统一的消息格式和交互协议
明确的接口定义和数据结构
可扩展的协议版本管理

异步处理能力

支持长时间运行的AI推理任务
非阻塞的用户体验
高并发请求处理能力

质量保障机制

每个交互节点都有质量检查
多层次的错误处理和恢复
实时的性能监控和优化

可观测性

完整的交互链路追踪
详细的性能指标收集
实时的系统状态监控

MCP协议实现

协议消息格式

模型上下文协议消息系统采用结构化的数据类设计，确保消息传递的标准化和类型安全。系统支持多种消息类型和上下文分类，满足不同场景的通信需求。

消息类型分类：

消息类型	英文标识	主要用途	处理方式	响应要求
请求消息	REQUEST	发起服务请求	同步处理	必须响应
响应消息	RESPONSE	返回处理结果	结果传递	无需响应
错误消息	ERROR	报告异常情况	异常处理	可选响应
上下文更新	CONTEXT_UPDATE	上下文状态变更	异步处理	无需响应

上下文类型分类：

上下文类型	英文标识	内容特征	应用场景	时效性
业务上下文	BUSINESS	业务规则、流程说明	业务逻辑实现	中期有效
技术上下文	TECHNICAL	技术规范、API文档	代码生成、技术咨询	长期有效
历史上下文	HISTORICAL	历史记录、经验	趋势分析、决策支持	永久保存
约束上下文	CONSTRAINT	规则约束、限制条件	合规性检查	长期有效

模型上下文协议 - 智能交互协议系统

模型上下文协议实现了RAG检索、规则引擎和AI模型之间的标准化交互机制，通过结构化消息传递和上下文管理，确保高质量的AI响应生成。

核心枚举类型：

枚举类	枚举值	功能说明
消息类型	请求消息	请求消息类型
	响应消息	响应消息类型
	错误消息	错误消息类型
上下文类型	业务上下文	业务逻辑上下文
	技术上下文	技术实现上下文
	约束上下文	约束条件上下文
	历史上下文	历史记录上下文

协议消息类：

属性/方法	功能描述	技术参数
消息标识	消息唯一标识	UUID字符串
消息类型	消息类型	消息类型枚举
时间戳	时间戳	ISO格式时间
消息载荷	消息载荷	字典类型数据
元数据信息	元数据信息	可选字典数据
JSON序列化方法	JSON序列化	返回格式化JSON字符串
JSON反序列化方法	JSON反序列化	从JSON字符串创建对象

上下文项类：

属性/方法	功能描述	技术参数
上下文标识	上下文唯一标识	字符串类型
上下文类型	上下文类型	上下文类型枚举
上下文内容	上下文内容	文本内容
weight	相关性权重	浮点数(0-1)
metadata	元数据信息	字典类型
to_dict()	字典转换	返回标准字典格式

协议处理器类：

属性/方法	功能描述	技术参数
RAG检索器	RAG检索器实例	混合检索器对象
规则引擎	规则引擎实例	规则引擎对象
模型客户端	AI模型客户端	模型接口对象
会话上下文缓存	会话上下文缓存	字典类型缓存
请求处理方法	请求处理主方法	7步处理流程
上下文检索方法	上下文检索	基于RAG的智能检索
规则应用方法	规则应用	业务规则约束处理
提示优化构建方法	提示优化构建	模块化提示生成
模型调用方法	模型调用	标准化AI接口调用
输出验证方法	输出验证	多维度质量检验
错误响应构建方法	错误响应构建	标准化错误处理

核心算法逻辑：

协议处理采用7步标准化流程：请求解析→上下文检索→规则应用→提示构建→模型调用→输出验证→响应构建。每个步骤都有完整的错误处理和质量控制机制。

上下文检索通过RAG混合检索器获取相关信息，并转换为标准化的ContextItem对象。规则应用基于业务规则引擎进行约束检查和建议生成。提示构建采用模块化策略，包含系统指令、上下文信息、约束条件和输出要求四个核心模块。

输出验证实现多维度质量检查：基本质量(长度检查)、代码完整性(括号匹配)、安全性检查(危险函数检测)，并生成0-1范围的质量评分。最终响应包含处理结果、验证信息、使用的上下文、应用的规则和处理统计等完整信息。

上下文检索实现：

上下文检索方法实现基于RAG的智能上下文检索：

检索阶段	处理内容	技术实现	质量保障
RAG检索	调用混合检索器获取候选结果	HybridRetriever.retrieve()	最大结果数量控制
类型判断	为每个结果确定上下文类型	_determine_context_type()	类型准确性验证
对象转换	转换为ContextItem标准格式	数据结构映射	字段完整性检查
过滤排序	根据需求过滤和排序结果	_filter_contexts()	相关性阈值控制

上下文项构建过程：

字段映射	数据来源	处理逻辑	验证规则
上下文标识	结果块标识	直接映射	唯一性检查
上下文类型	智能类型判断	基于内容和元数据分析	类型有效性验证
上下文内容	结果内容	直接映射	内容长度检查
权重	最终评分	相关性评分	分数范围验证
元数据	结果元数据	元数据传递	元数据完整性检查

规则应用机制：

规则应用方法实现业务规则的智能应用：

应用步骤	处理内容	实现方式	效果评估
上下文构建	组装规则评估所需信息	结构化数据组装	信息完整性验证
规则评估	执行规则引擎评估	RuleEngine.evaluate_rules()	规则执行成功率统计
结果返回	返回规则评估结果	标准化结果格式	结果有效性检查

规则评估上下文结构：

上下文字段	数据内容	计算方式	应用价值
query	用户查询内容	直接传递	查询相关性判断
context_count	上下文数量统计	len(contexts)	信息密度控制
context_types	上下文类型列表	类型值提取	类型分布分析
total_weight	总权重计算	权重求和	整体质量评估

提示优化构建：

提示优化构建方法实现模块化的智能提示构建：

构建模块	处理内容	实现策略	优化机制
系统指令	专业角色和基础规范	_build_system_instruction()	规则驱动的指令定制
上下文信息	相关上下文的结构化展示	编号+类型+内容格式	数量限制(最多5个)
约束条件	关键失败点的约束提醒	critical_failures提取	重要性突出显示
用户查询	原始需求的明确展示	直接传递	需求焦点突出
输出要求	质量标准和格式规范	_build_output_requirements()	规则约束转换

提示构建流程：

构建步骤	操作内容	技术实现	质量控制
模块组装	按顺序组装各个模块	prompt_parts列表管理	逻辑顺序保证
内容格式化	统一格式和分隔符	标准化文本格式	可读性优化
长度控制	限制上下文和建议数量	切片操作[:5]	性能和效果平衡
最终拼接	组合完整提示文本	join()方法	连贯性保证

上下文信息处理：

处理维度	实现方式	控制策略	效果优化
数量控制	contexts[:5]切片	最多5个上下文	避免信息过载
格式统一	编号+类型+内容	结构化展示	信息层次清晰
类型标识	[ctx.context_type.value]	类型标签显示	信息分类明确
内容展示	ctx.content直接显示	原始内容保持	信息完整性保证

系统指令构建：

系统指令构建方法实现智能系统指令的动态生成：

指令组件	内容描述	构建策略	定制机制
基础角色定位	专业软件开发助手身份	固定模板	专业形象建立
核心职责说明	基于上下文生成高质量方案	标准化描述	职责边界明确
质量保证要求	安全性、可维护性、最佳实践	质量标准嵌入	输出质量保障
动态建议注入	规则驱动的特定建议	suggestions规则提取	个性化指导

指令构建流程：

构建阶段	处理内容	实现方式	优化策略
基础指令组装	核心指令列表构建	instructions列表	模块化管理
建议检查	规则中建议的存在性检查	rules.get('suggestions')	条件性扩展
建议注入	动态添加特定建议	循环遍历[:3]	数量控制优化
指令整合	完整指令文本生成	join()方法	连贯性保证

输出要求构建：

输出要求构建方法实现输出规范的结构化定义：

要求类别	具体内容	实现方式	质量标准
代码完整性	可运行代码+导入+错误处理	标准化要求1	功能完整性保证
代码可读性	适当注释+关键逻辑说明	标准化要求2	维护性保障
代码规范性	遵循规范和最佳实践	标准化要求3	质量标准统一
性能安全性	性能和安全性考虑	标准化要求4	非功能性要求
问题针对性	关键问题的特定解决	critical_failures转换	问题导向优化

动态要求扩展机制：

扩展触发	条件判断	处理方式	效果评估
关键问题存在	rules.get('critical_failures')	问题列表注入	针对性解决保证
要求编号管理	序号5开始编号	逻辑编号延续	结构化展示
问题格式化	缩进+破折号格式	层次化显示	可读性优化

输出质量验证：

输出验证方法实现多维度的输出质量检验：

验证维度	检查内容	实现方式	质量标准
基本质量	输出内容长度检查	len(output.strip()) >= 50	内容充实性保证
代码完整性	括号匹配性验证	括号计数对比	语法正确性检查
安全性检查	危险函数模式检测	危险模式列表匹配	安全风险防控
综合评分	多维度质量评分	分数累减机制	质量量化评估

验证结果结构：

结果字段	数据类型	初始值	作用说明
passed	Boolean	True	整体验证通过状态
issues	List	[]	发现的问题列表
suggestions	List	[]	改进建议列表
score	Float	1.0	质量评分(0-1)

质量检查规则：

检查类型	触发条件	处理动作	影响程度
长度检查	内容少于50字符	passed=False, 扣分0.3	严重质量问题
括号匹配	代码中括号不匹配	添加问题, 扣分0.2	中等语法问题
安全检查	检测到危险函数	passed=False, 扣分0.5	严重安全风险

危险模式识别：

危险函数	风险类型	检测方式	防护措施
eval()	代码注入风险	字符串模式匹配	直接拒绝
exec()	任意代码执行	字符串模式匹配	直接拒绝
os.system()	系统命令执行	字符串模式匹配	直接拒绝
subprocess.call()	子进程调用	字符串模式匹配	直接拒绝

上下文类型判断：

上下文类型判断方法实现智能的上下文类型识别：

判断维度	识别依据	实现方式	准确性保障
元数据类型	metadata中的type字段	直接字段匹配	结构化信息优先
内容关键词	内容中的特征词汇	关键词匹配	语义特征识别
多条件判断	元数据+内容综合判断	逻辑或组合	判断准确性提升
默认分类	无明确特征时的兜底	HISTORICAL类型	分类完整性保证

类型识别规则：

上下文类型	元数据标识	内容关键词	识别优先级
BUSINESS	type='business'	'业务'	业务逻辑优先
TECHNICAL	type='technical'	'api', 'database', '技术'	技术实现相关
CONSTRAINT	type='constraint'	'约束', '规则'	约束条件识别
HISTORICAL	其他情况	无特定关键词	默认历史类型

上下文过滤机制：

上下文过滤方法实现多维度的上下文筛选：

过滤维度	过滤条件	实现方式	效果优化
类型过滤	指定上下文类型列表	类型匹配筛选	相关性精确控制
权重过滤	最小权重阈值	权重比较筛选	质量底线保证
数量限制	最大上下文数量	排序+切片	性能和效果平衡
排序优化	按权重降序排列	权重排序	高质量内容优先

过滤处理流程：

处理步骤	操作内容	技术实现	质量控制
类型筛选	按需求类型过滤	列表推导式	类型匹配精度
权重筛选	按最小权重过滤	权重比较	质量阈值控制
排序处理	按权重降序排列	sorted()函数	优先级排序
数量截取	限制最终数量	切片操作[:max]	性能优化

AI模型调用：

模型调用方法实现标准化的AI模型接口调用：

调用参数	参数值	作用说明	优化策略
prompt	完整提示文本	模型输入内容	提示质量优化
max_tokens	2000	最大输出长度	响应长度控制
temperature	0.7	创造性控制参数	平衡创新与准确

错误响应构建：

错误响应构建方法实现标准化的错误响应生成：

响应字段	生成方式	数据内容	作用价值
message_id	UUID生成	唯一标识符	消息追踪
message_type	固定ERROR类型	MessageType.ERROR	消息类型标识
timestamp	当前时间ISO格式	错误发生时间	时间追踪
payload	错误信息字典		错误详情传递
metadata	原始请求ID	请求关联信息	错误溯源


## 5.5 框架集成与实践

### 完整框架集成

**上下文工程框架**

上下文工程框架是整个框架的核心集成类，负责协调RAG检索、规则引擎和MCP协议三个组件的协同工作。该框架提供了统一的接口来处理用户请求，并通过性能监控确保系统的稳定运行。

**框架组件架构表**

| 组件类型 | 组件名称 | 主要功能 | 初始化方法 |
|---------|---------|---------|----------|
| 检索组件 | RAG检索器 | 混合检索相关上下文 | RAG检索器初始化方法 |
| 规则组件 | 规则引擎 | 应用业务规则约束 | 规则引擎初始化方法 |
| 协议组件 | MCP协议 | 优化模型交互 | MCP协议初始化方法 |
| 监控组件 | 性能指标 | 性能指标统计 | 直接初始化字典 |

**核心方法功能表**

| 方法名称 | 功能描述 | 输入参数 | 返回值 |
|---------|---------|---------|--------|
| 请求处理方法 | 处理用户请求主入口 | 用户查询、会话标识、上下文要求 | 处理结果字典 |
| 添加上下文文档方法 | 添加上下文文档到知识库 | 文档字典 | 无 |
| 添加业务规则方法 | 添加业务规则到引擎 | 规则对象、分组 | 无 |
| 获取指标方法 | 获取性能监控指标 | 无 | 指标字典副本 |

**请求处理流程**

1. **请求构建阶段**：将用户查询封装为协议消息格式，包含消息ID、类型、时间戳和载荷信息
2. **协议处理阶段**：通过协议处理器执行完整的检索-规则-生成流程
3. **指标更新阶段**：记录处理时间、成功率等性能指标
4. **结果封装阶段**：将处理结果、耗时、消息ID等信息封装返回

**性能监控指标**

| 指标名称 | 指标含义 | 计算方式 |
|---------|---------|----------|
| 总请求数 | 总请求数 | 累计计数 |
| 成功请求数 | 成功请求数 | 成功响应计数 |
| 平均响应时间 | 平均响应时间 | 加权平均计算 |
| 上下文命中率 | 上下文命中率 | 成功检索比例 |

**组件初始化策略**

框架采用延迟初始化和配置驱动的方式来初始化各个组件：
- **RAG检索器**：创建384维向量索引，集成关键词和图搜索器
- **规则引擎**：从配置文件加载预定义规则，支持规则分组管理
- **MCP协议**：基于模型配置初始化客户端，建立协议处理器
- **性能监控**：实时更新请求统计和响应时间指标

### 实践案例：代码生成助手

**实践案例：代码生成助手应用**

本案例展示了如何使用ContextEngineeringFramework构建一个智能的代码生成助手，该助手能够根据用户需求生成符合最佳实践和安全规范的RESTful API设计。

**案例实施步骤**

**第一步：框架初始化**
- 通过配置文件创建上下文工程框架实例
- 自动初始化RAG检索器、规则引擎和MCP协议组件
- 建立性能监控机制

**第二步：知识库构建**

| 文档属性 | 配置值 | 说明 |
|---------|--------|------|
| 文档标识 | API设计指南 | 唯一标识符 |
| 文档标题 | RESTful API设计指南 | 描述性标题 |
| 文档类型 | 技术类 | 技术类文档 |
| 优先级 | 8 | 高优先级（1-10） |

**API设计原则内容**：
1. HTTP动词语义化：GET获取、POST创建、PUT更新、DELETE删除
2. URL资源化设计：使用名词而非动词（/users vs /getUsers）
3. 状态码标准化：200成功、404未找到、500服务器错误
4. 分页参数化：page和size参数支持
5. 版本控制规范：URL中包含版本号（/api/v1/）

**第三步：规则配置**

| 规则属性 | 配置值 | 说明 |
|---------|--------|------|
| 规则标识 | API安全检查001 | 安全规则标识 |
| 规则名称 | API安全检查 | 规则描述名称 |
| 优先级 | 关键级别 | 关键级别 |
| 规则分组 | 安全规则组 | 安全规则组 |

**安全约束条件**：
- 身份认证机制：具有身份认证 == 真
- 输入验证机制：具有输入验证 == 真  
- 限流保护机制：具有限流保护 == 真

**第四步：请求处理**

**用户查询内容**：设计用户管理RESTful API，包含注册、登录、信息获取、信息更新功能，需考虑安全性和性能。

**上下文要求配置**：

| 参数名称 | 配置值 | 说明 |
|---------|--------|------|
| 上下文类型 | ['技术类'] | 仅检索技术类文档 |
| 最大上下文数 | 5 | 最多使用5个上下文 |
| 最小权重 | 0.3 | 最低相关度阈值 |

**第五步：结果处理与监控**

**成功响应处理**：
- 输出生成的API设计结果
- 显示处理耗时统计
- 展示使用的上下文数量

**失败响应处理**：
- 输出具体错误信息
- 记录失败原因用于调试

**性能指标监控**：
- 实时查看请求处理统计
- 监控平均响应时间
- 跟踪成功率变化趋势

**案例价值与效果**

通过这个实践案例，展示了框架在实际应用中的完整工作流程：从知识库构建、规则配置到请求处理的全链路协同。该案例证明了框架能够有效结合领域知识、业务规则和AI能力，生成高质量、符合规范的技术方案。

## 5.6 本章小结

RAG+Rules+MCP框架是Context Engineering的核心实践方法，通过三层协同工作实现了：

1. **RAG检索层**：智能检索相关上下文，提供准确的背景信息
2. **Rules规则层**：应用业务约束，确保输出符合要求
3. **MCP协议层**：优化模型交互，提升理解准确性

**框架优势**：
- 显著提高AI生成内容的准确性和相关性
- 通过规则约束确保输出质量和合规性
- 标准化的协议接口便于集成和扩展
- 可追溯的处理过程便于调试和优化

**实践要点**：
- 建立高质量的上下文知识库
- 设计合理的业务规则体系
- 优化模型交互协议
- 持续监控和改进框架性能

在下一章中，我们将探讨AI工具的选择与配置，学习如何根据不同场景选择最适合的AI工具。

第5章：RAG+Rules+MCP框架实践 ​

5.1 RAG+Rules+MCP框架概述 ​

框架核心理念 ​

框架优势 ​

5.2 RAG检索增强生成实践 ​

RAG架构设计 ​

向量化与索引构建 ​

混合检索策略 ​

5.3 Rules规则引擎设计 ​

规则分类体系 ​

规则引擎架构 ​

5.4 MCP模型上下文协议 ​

MCP协议设计原理 ​

MCP协议实现 ​

第5章：RAG+Rules+MCP框架实践

5.1 RAG+Rules+MCP框架概述

框架核心理念

框架优势

5.2 RAG检索增强生成实践

RAG架构设计

向量化与索引构建

混合检索策略

5.3 Rules规则引擎设计

规则分类体系

规则引擎架构

5.4 MCP模型上下文协议

MCP协议设计原理

MCP协议实现