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"query": "企业在数据安全技术体系建设方面，目前主要以什么理念为主？",
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"answer": "【检索结果汇总】\n\n查询问题：企业在数据安全技术体系建设方面，目前主要以什么理念为主？\n\n检索到 45 个相关段落：\n\n【事件信息】\n\n事件1：企业面对数据安全建设的痛难点包括不清楚如何进行数据安全技术产品或服务的选型、老旧系统改造难、缺少资金支持、缺少数据安全建设方法论、缺少专业的数据安全人才等\n\n事件2：超过70%的受访企业在数据安全相关制度体系和技术体系建设方面开展相关数据安全工作\n\n事件3：企业通过部署相关数据安全技术产品、编制数据安全相关制度文件、设置数据安全管理责任部门与责任人等方式开展数据安全工作\n\n事件4：企业通过完善业务场景数据安全建设方案\n\n事件5：数据安全管理与技术的协同能力\n\n事件6：企业不清楚如何进行数据安全技术产品或服务的选型\n\n事件7：数据安全建设面临的痛难点\n\n事件8：超过70%的受访企业已开展相关数据安全工作\n\n事件9：数据安全相关制度体系和技术体系建设方面\n\n事件10：56.0%的受访企业计划在未来一年内引入新兴技术促进数据安全流通\n\n事件11：52.0%的受访企业将数据流通共享的新兴技术纳入数据安全技术体系\n\n事件12：企业面临数据安全建设的痛难点\n\n事件13：不清楚如何进行数据安全技术产品或服务的选型，老旧系统改造难，数据安全策略无法落地，缺少资金支持，技术工具缺失，数据与业务紧耦合，组织内部全流程协作拉通困难大，缺少数据安全建设方法论，无从下手，缺少专业的数据安全人才，不清楚如何落地监管要求，不清楚当前面临哪些数据安全的问题和风险，内外部环境动态变化，安全状态持续保障难，数据安全防护观念停留在传统安全层面，数据安全体系建设不完善，管理和技术措施易脱节\n\n事件14：需求侧企业共识以风险评估推进数据安全体系建设\n\n事件15：会议讨论了数据安全技术体系建设\n\n事件16：中国·北京在12.20-12.21举办回归数据本质应用驱动治理的2023数据资产管理大会\n\n事件17：部署数据安全防护类产品的受访企业占比达到96.0%\n\n事件18：企业注重吸纳数据安全人才并搭建复合化人才梯队\n\n事件19：数据安全行业发展面临多个挑战，包括市场规模不足、市场竞争压力过大、监管要求不明确、技术开发困难、缺少资金支持、人才缺失和方法论缺失\n\n事件20：企业关注提升数据要素流通的安全保障能力\n\n事件21：数据安全行业面临人才短缺和监管要求与体系建设的间隔盲区问题\n\n事件22：需求侧受政策要求与数据价值驱动\n\n事件23：逐步开展以数据为中心的安全体系建设\n\n事件24：部署数据安全防护类产品的受访企业占比96.0%\n\n事件25：目前需求侧以‘防’为主的数据安全防护理念\n\n事件26：52.0%的受访企业已将促进数据流通共享的新兴技术纳入了企业的数据安全技术体系\n\n事件27：新兴技术发展应用的‘助推器’\n\n事件28：56.0%的受访企业将‘引入新兴技术，促进数据的安全流通’列为未来一年的重点任务\n\n事件29：未来一年的重点任务\n\n事件30：提出DataOps服务能力要求\n\n事件31：进行意见征集\n\n事件32：发起意见征集活动\n\n事件33：行业趋势分析\n\n事件34：数据安全进入高质量发展阶段\n\n事件35：安全厂商在数据安全领域激烈竞争\n\n事件36：厂商分类\n\n事件37：企业重视建立数据分类分级常态化运营机制与数据合作方管理机制\n\n事件38：数据安全产品呈现百舸争流、百花齐放的现状\n\n事件39：数据分类分级产品占比73.0%\n\n事件40：数据资产识别产品占比62.2%\n\n事件41：服务能力提升成为厂商的竞争优势\n\n\n\n【段落信息】\n\n段落1：# 数据安全治理体系建设：呈“上下贯通、技管结合”的发展趋势\\n\\n中国·北京 12.20-12.21 回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n2023数据资产管理大会\\n\\n## 自上而下：在数据安全相关制度体系和技术体系建设方面，均有超过70%的受访企业已开展相关数据安全工作。\\n\\n\\n\\n### 数据安全需求侧数据安全工作开展情况\\n\\n| 项目 | 比例 |\\n\\n| :---------------------------------- | :--- |\\n\\n| 数据安全现状摸排 | 76.0% |\\n\\n| 数据分类分级 | 78.7% |\\n\\n| 定期数据安全评估 | 74.7% |\\n\\n| 开展数据安全人员能力培训 | 46.7% |\\n\\n| 数据出境安全管理 | 14.7% |\\n\\n| 企业合作第三方数据安全管理 | 33.3% |\\n\\n| 部署相关数据安全技术产品 | 77.3% |\\n\\n| 数据安全相关制度文件编制 | 73.3% |\\n\\n| 数据安全事件应急 | 65.3% |\\n\\n| 数据安全运营 | 70.7% |\\n\\n| 设置数据安全管理责任部门与责任人 | 49.3% |\\n\\n| 其他 | 1.3% |\\n\\n## 自下而上：企业有待通过完善业务场景数据安全建设方案以提升数据安全管理与技术的协同能力。\\n\\n\\n\\n### 数据安全需求侧数据安全建设面临的痛难点\\n\\n| 项目 | 比例 |\\n\\n| :---------------------------------- | :--- |\\n\\n| 不清楚如何进行数据安全技术产品或服务的选型 | 8.0% |\\n\\n| 老旧系统改造难，数据安全策略无法落地 | 40.0% |\\n\\n| 缺少资金支持 | 13.3% |\\n\\n| 技术工具缺失 | 13.3% |\\n\\n| 数据与业务紧耦合，组织内部全流程协作拉通困难大 | 45.3% |\\n\\n| 缺少数据安全建设方法论，无从下手 | 13.3% |\\n\\n| 缺少专业的数据安全人才 | 44.0% |\\n\\n| 不清楚如何落地监管要求 | 18.7% |\\n\\n| 不清楚当前面临哪些数据安全的问题和风险 | 18.7% |\\n\\n| 内外部环境动态变化，安全状态持续保障难 | 42.7% |\\n\\n| 数据安全防护观念停留在传统安全层面 | 36.0% |\\n\\n| 数据安全体系建设不完善，管理和技术措施易脱节 | 46.7% |\n\n段落2：# 数据安全技术体系建设：仍以“防”为主，数据流通促进新兴技术应用\\n\\n中国·北京 12.20-12.21\\n\\n回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n## 2023数据资产管理大会\\n\\n### 数据安全需求侧数据安全工具部署类型\\n\\n| 类别 | 部署比例 |\\n\\n| :------------------ | :------- |\\n\\n| 数据资产识别类产品 | 82.7% |\\n\\n| 数据风险检测类产品 | 41.3% |\\n\\n| 数据安全防护类产品 | 96.0% |\\n\\n| 数据安全监测类产品 | 72.0% |\\n\\n| 数据流通共享类产品 | 52.0% |\\n\\n| 数据安全综合类产品 | 61.3% |\\n\\n分类来源：《数据安全产品与服务图谱（2.0）》\\n\\n### 01 数据安全技术体系建设仍以“防”为主\\n\\n> 部署数据安全防护类产品的受访企业占比 96.0%。这体现了目前需求侧以“防”为主的数据安全防护理念。\\n\\n\\n\\n### 02 共享流通需求是新兴技术发展应用的“助推器”\\n\\n> 52.0%的受访企业已将促进数据流通共享的新兴技术纳入了企业的数据安全技术体系。\\n\\n\\n\\n> 56.0%的受访企业将“引入新兴技术，促进数据的安全流通”列为未来一年的重点任务。\\n\\n\n\n段落3：# 行业调研情况总结\\n\\n## 2023数据资产管理大会\\n\\n中国·北京 12.20-12.21 回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n### 数据安全需求侧\\n\\n以风险评估为抓手推进数据安全体系建设是当前需求侧企业开展数据安全工作的共识方式。长期来看，从建立数据分类分级常态化运营机制与数据合作方管理机制入手，提升数据要素流通的安全保障能力，吸纳具备复核知识体系的数据安全人才，搭建复合化数据安全人才梯队是企业未来数据安全工作的重点。\\n\\n数据安全作为数字经济之“盾”，已迈入高质量发展的关键时期。\\n\\n数据安全领域作为众多安全厂商竞相布局、角逐的重点领域，产品服务百花齐放。服务能力提升将成为厂商破局争先的“杀手锏”。另外，人才短缺和监管要求与体系建设的间隔盲区是当前数据安全行业长期发展有待解决的困境。\\n\\n### 数据安全供应侧\n\n段落4：# DataOps 服务能力要求\\n\\n## 意见征集！\n\n\n相关子查询：\n企业在数据安全技术体系建设方面的理念是什么？、当前主流的数据安全技术体系有哪些？\n\n检索统计：\n- 查询复杂度：{'is_complex': True, 'complexity_level': 'complex', 'confidence': 0.95, 'reason': '这是一个复杂查询，需要生成多方面的多个子查询来回答。查询涉及到对当前企业数据安全技术体系建设理念的理解，这通常是一个跨领域的主题，可能需要包括但不限于信息安全、风险管理、技术创新和行业趋势等多个方面的知识。同时，这种问题往往包含着因果推理和综合分析的需求，需要理解不同理念的发展背景、优缺点以及在实际应用中的表现。因此，为了全面准确地回答这个问题，可能需要从多个角度和来源收集信息，并进行深入分析。'}\n- 是否复杂查询：True\n- 迭代次数：0\n- 信息充分性：True\n",
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"page_content": "# 数据安全治理体系建设：呈“上下贯通、技管结合”的发展趋势\\n\\n中国·北京 12.20-12.21 回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n2023数据资产管理大会\\n\\n## 自上而下：在数据安全相关制度体系和技术体系建设方面，均有超过70%的受访企业已开展相关数据安全工作。\\n\\n\\n\\n### 数据安全需求侧数据安全工作开展情况\\n\\n| 项目 | 比例 |\\n\\n| :---------------------------------- | :--- |\\n\\n| 数据安全现状摸排 | 76.0% |\\n\\n| 数据分类分级 | 78.7% |\\n\\n| 定期数据安全评估 | 74.7% |\\n\\n| 开展数据安全人员能力培训 | 46.7% |\\n\\n| 数据出境安全管理 | 14.7% |\\n\\n| 企业合作第三方数据安全管理 | 33.3% |\\n\\n| 部署相关数据安全技术产品 | 77.3% |\\n\\n| 数据安全相关制度文件编制 | 73.3% |\\n\\n| 数据安全事件应急 | 65.3% |\\n\\n| 数据安全运营 | 70.7% |\\n\\n| 设置数据安全管理责任部门与责任人 | 49.3% |\\n\\n| 其他 | 1.3% |\\n\\n## 自下而上：企业有待通过完善业务场景数据安全建设方案以提升数据安全管理与技术的协同能力。\\n\\n\\n\\n### 数据安全需求侧数据安全建设面临的痛难点\\n\\n| 项目 | 比例 |\\n\\n| :---------------------------------- | :--- |\\n\\n| 不清楚如何进行数据安全技术产品或服务的选型 | 8.0% |\\n\\n| 老旧系统改造难，数据安全策略无法落地 | 40.0% |\\n\\n| 缺少资金支持 | 13.3% |\\n\\n| 技术工具缺失 | 13.3% |\\n\\n| 数据与业务紧耦合，组织内部全流程协作拉通困难大 | 45.3% |\\n\\n| 缺少数据安全建设方法论，无从下手 | 13.3% |\\n\\n| 缺少专业的数据安全人才 | 44.0% |\\n\\n| 不清楚如何落地监管要求 | 18.7% |\\n\\n| 不清楚当前面临哪些数据安全的问题和风险 | 18.7% |\\n\\n| 内外部环境动态变化，安全状态持续保障难 | 42.7% |\\n\\n| 数据安全防护观念停留在传统安全层面 | 36.0% |\\n\\n| 数据安全体系建设不完善，管理和技术措施易脱节 | 46.7% |",
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"page_content": "# 数据安全技术体系建设：仍以“防”为主，数据流通促进新兴技术应用\\n\\n中国·北京 12.20-12.21\\n\\n回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n## 2023数据资产管理大会\\n\\n### 数据安全需求侧数据安全工具部署类型\\n\\n| 类别 | 部署比例 |\\n\\n| :------------------ | :------- |\\n\\n| 数据资产识别类产品 | 82.7% |\\n\\n| 数据风险检测类产品 | 41.3% |\\n\\n| 数据安全防护类产品 | 96.0% |\\n\\n| 数据安全监测类产品 | 72.0% |\\n\\n| 数据流通共享类产品 | 52.0% |\\n\\n| 数据安全综合类产品 | 61.3% |\\n\\n分类来源：《数据安全产品与服务图谱（2.0）》\\n\\n### 01 数据安全技术体系建设仍以“防”为主\\n\\n> 部署数据安全防护类产品的受访企业占比 96.0%。这体现了目前需求侧以“防”为主的数据安全防护理念。\\n\\n\\n\\n### 02 共享流通需求是新兴技术发展应用的“助推器”\\n\\n> 52.0%的受访企业已将促进数据流通共享的新兴技术纳入了企业的数据安全技术体系。\\n\\n\\n\\n> 56.0%的受访企业将“引入新兴技术，促进数据的安全流通”列为未来一年的重点任务。\\n\\n",
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"企业面对数据安全建设的痛难点包括不清楚如何进行数据安全技术产品或服务的选型、老旧系统改造难、缺少资金支持、缺少数据安全建设方法论、缺少专业的数据安全人才等",
|
||
"超过70%的受访企业在数据安全相关制度体系和技术体系建设方面开展相关数据安全工作",
|
||
"企业通过部署相关数据安全技术产品、编制数据安全相关制度文件、设置数据安全管理责任部门与责任人等方式开展数据安全工作",
|
||
"企业通过完善业务场景数据安全建设方案",
|
||
"数据安全管理与技术的协同能力",
|
||
"企业不清楚如何进行数据安全技术产品或服务的选型",
|
||
"数据安全建设面临的痛难点",
|
||
"超过70%的受访企业已开展相关数据安全工作",
|
||
"数据安全相关制度体系和技术体系建设方面",
|
||
"56.0%的受访企业计划在未来一年内引入新兴技术促进数据安全流通",
|
||
"52.0%的受访企业将数据流通共享的新兴技术纳入数据安全技术体系",
|
||
"企业面临数据安全建设的痛难点",
|
||
"不清楚如何进行数据安全技术产品或服务的选型，老旧系统改造难，数据安全策略无法落地，缺少资金支持，技术工具缺失，数据与业务紧耦合，组织内部全流程协作拉通困难大，缺少数据安全建设方法论，无从下手，缺少专业的数据安全人才，不清楚如何落地监管要求，不清楚当前面临哪些数据安全的问题和风险，内外部环境动态变化，安全状态持续保障难，数据安全防护观念停留在传统安全层面，数据安全体系建设不完善，管理和技术措施易脱节",
|
||
"需求侧企业共识以风险评估推进数据安全体系建设",
|
||
"会议讨论了数据安全技术体系建设",
|
||
"中国·北京在12.20-12.21举办回归数据本质应用驱动治理的2023数据资产管理大会",
|
||
"部署数据安全防护类产品的受访企业占比达到96.0%",
|
||
"企业注重吸纳数据安全人才并搭建复合化人才梯队",
|
||
"数据安全行业发展面临多个挑战，包括市场规模不足、市场竞争压力过大、监管要求不明确、技术开发困难、缺少资金支持、人才缺失和方法论缺失",
|
||
"企业关注提升数据要素流通的安全保障能力",
|
||
"数据安全行业面临人才短缺和监管要求与体系建设的间隔盲区问题",
|
||
"需求侧受政策要求与数据价值驱动",
|
||
"逐步开展以数据为中心的安全体系建设",
|
||
"# 数据安全治理体系建设：呈“上下贯通、技管结合”的发展趋势\\n\\n中国·北京 12.20-12.21 回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n2023数据资产管理大会\\n\\n## 自上而下：在数据安全相关制度体系和技术体系建设方面，均有超过70%的受访企业已开展相关数据安全工作。\\n\\n\\n\\n### 数据安全需求侧数据安全工作开展情况\\n\\n| 项目 | 比例 |\\n\\n| :---------------------------------- | :--- |\\n\\n| 数据安全现状摸排 | 76.0% |\\n\\n| 数据分类分级 | 78.7% |\\n\\n| 定期数据安全评估 | 74.7% |\\n\\n| 开展数据安全人员能力培训 | 46.7% |\\n\\n| 数据出境安全管理 | 14.7% |\\n\\n| 企业合作第三方数据安全管理 | 33.3% |\\n\\n| 部署相关数据安全技术产品 | 77.3% |\\n\\n| 数据安全相关制度文件编制 | 73.3% |\\n\\n| 数据安全事件应急 | 65.3% |\\n\\n| 数据安全运营 | 70.7% |\\n\\n| 设置数据安全管理责任部门与责任人 | 49.3% |\\n\\n| 其他 | 1.3% |\\n\\n## 自下而上：企业有待通过完善业务场景数据安全建设方案以提升数据安全管理与技术的协同能力。\\n\\n\\n\\n### 数据安全需求侧数据安全建设面临的痛难点\\n\\n| 项目 | 比例 |\\n\\n| :---------------------------------- | :--- |\\n\\n| 不清楚如何进行数据安全技术产品或服务的选型 | 8.0% |\\n\\n| 老旧系统改造难，数据安全策略无法落地 | 40.0% |\\n\\n| 缺少资金支持 | 13.3% |\\n\\n| 技术工具缺失 | 13.3% |\\n\\n| 数据与业务紧耦合，组织内部全流程协作拉通困难大 | 45.3% |\\n\\n| 缺少数据安全建设方法论，无从下手 | 13.3% |\\n\\n| 缺少专业的数据安全人才 | 44.0% |\\n\\n| 不清楚如何落地监管要求 | 18.7% |\\n\\n| 不清楚当前面临哪些数据安全的问题和风险 | 18.7% |\\n\\n| 内外部环境动态变化，安全状态持续保障难 | 42.7% |\\n\\n| 数据安全防护观念停留在传统安全层面 | 36.0% |\\n\\n| 数据安全体系建设不完善，管理和技术措施易脱节 | 46.7% |",
|
||
"# 数据安全技术体系建设：仍以“防”为主，数据流通促进新兴技术应用\\n\\n中国·北京 12.20-12.21\\n\\n回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n## 2023数据资产管理大会\\n\\n### 数据安全需求侧数据安全工具部署类型\\n\\n| 类别 | 部署比例 |\\n\\n| :------------------ | :------- |\\n\\n| 数据资产识别类产品 | 82.7% |\\n\\n| 数据风险检测类产品 | 41.3% |\\n\\n| 数据安全防护类产品 | 96.0% |\\n\\n| 数据安全监测类产品 | 72.0% |\\n\\n| 数据流通共享类产品 | 52.0% |\\n\\n| 数据安全综合类产品 | 61.3% |\\n\\n分类来源：《数据安全产品与服务图谱（2.0）》\\n\\n### 01 数据安全技术体系建设仍以“防”为主\\n\\n> 部署数据安全防护类产品的受访企业占比 96.0%。这体现了目前需求侧以“防”为主的数据安全防护理念。\\n\\n\\n\\n### 02 共享流通需求是新兴技术发展应用的“助推器”\\n\\n> 52.0%的受访企业已将促进数据流通共享的新兴技术纳入了企业的数据安全技术体系。\\n\\n\\n\\n> 56.0%的受访企业将“引入新兴技术，促进数据的安全流通”列为未来一年的重点任务。\\n\\n",
|
||
"# 行业调研情况总结\\n\\n## 2023数据资产管理大会\\n\\n中国·北京 12.20-12.21 回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n### 数据安全需求侧\\n\\n以风险评估为抓手推进数据安全体系建设是当前需求侧企业开展数据安全工作的共识方式。长期来看，从建立数据分类分级常态化运营机制与数据合作方管理机制入手，提升数据要素流通的安全保障能力，吸纳具备复核知识体系的数据安全人才，搭建复合化数据安全人才梯队是企业未来数据安全工作的重点。\\n\\n数据安全作为数字经济之“盾”，已迈入高质量发展的关键时期。\\n\\n数据安全领域作为众多安全厂商竞相布局、角逐的重点领域，产品服务百花齐放。服务能力提升将成为厂商破局争先的“杀手锏”。另外，人才短缺和监管要求与体系建设的间隔盲区是当前数据安全行业长期发展有待解决的困境。\\n\\n### 数据安全供应侧",
|
||
"部署数据安全防护类产品的受访企业占比96.0%",
|
||
"目前需求侧以‘防’为主的数据安全防护理念",
|
||
"52.0%的受访企业已将促进数据流通共享的新兴技术纳入了企业的数据安全技术体系",
|
||
"新兴技术发展应用的‘助推器’",
|
||
"56.0%的受访企业将‘引入新兴技术，促进数据的安全流通’列为未来一年的重点任务",
|
||
"未来一年的重点任务",
|
||
"提出DataOps服务能力要求",
|
||
"进行意见征集",
|
||
"发起意见征集活动",
|
||
"行业趋势分析",
|
||
"数据安全进入高质量发展阶段",
|
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"安全厂商在数据安全领域激烈竞争",
|
||
"厂商分类",
|
||
"企业重视建立数据分类分级常态化运营机制与数据合作方管理机制",
|
||
"数据安全产品呈现百舸争流、百花齐放的现状",
|
||
"数据分类分级产品占比73.0%",
|
||
"数据资产识别产品占比62.2%",
|
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"# DataOps 服务能力要求\\n\\n## 意见征集！"
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"total_usage": {
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||
"prompt_tokens": 10371,
|
||
"completion_tokens": 697,
|
||
"total_tokens": 11068,
|
||
"call_count": 9
|
||
},
|
||
"model_name": "qwen2-7b-instruct",
|
||
"has_last_usage": true,
|
||
"has_total_usage": true
|
||
},
|
||
"complexity_analysis": {
|
||
"is_complex": true,
|
||
"complexity_level": "complex",
|
||
"confidence": 0.95,
|
||
"reason": "这是一个复杂查询，需要生成多方面的多个子查询来回答。查询涉及到对当前企业数据安全技术体系建设理念的理解，这通常是一个跨领域的主题，可能需要包括但不限于信息安全、风险管理、技术创新和行业趋势等多个方面的知识。同时，这种问题往往包含着因果推理和综合分析的需求，需要理解不同理念的发展背景、优缺点以及在实际应用中的表现。因此，为了全面准确地回答这个问题，可能需要从多个角度和来源收集信息，并进行深入分析。"
|
||
},
|
||
"debug_mode_analysis": {
|
||
"debug_mode": "0",
|
||
"debug_override": {},
|
||
"path_override_applied": false
|
||
},
|
||
"sufficiency_analysis": {
|
||
"final_sufficiency": true,
|
||
"sufficiency_check_details": {
|
||
"is_sufficient": true,
|
||
"confidence": 0.9,
|
||
"reason": "事件信息和段落信息包含了回答查询所需的关键内容...",
|
||
"iteration": 0
|
||
},
|
||
"iteration_sufficiency_history": [],
|
||
"sufficiency_progression": {
|
||
"status": "no_sufficiency_checks"
|
||
}
|
||
},
|
||
"routing_analysis": {
|
||
"total_routing_decisions": 1,
|
||
"sub_query_generation_count": 0,
|
||
"parallel_retrieval_count": 0,
|
||
"pagerank_collection_count": 0
|
||
},
|
||
"concept_exploration_analysis": {
|
||
"exploration_enabled": false,
|
||
"exploration_rounds": 0,
|
||
"pagerank_nodes_analyzed": 0,
|
||
"successful_branches_total": 0,
|
||
"total_branches_attempted": 0
|
||
}
|
||
},
|
||
"iteration_history": [
|
||
{
|
||
"iteration": 0,
|
||
"query": "并行检索: 原始查询 + 2 个子查询",
|
||
"passages_count": 45,
|
||
"action": "retrieval"
|
||
},
|
||
{
|
||
"iteration": 0,
|
||
"action": "sufficiency_check",
|
||
"is_sufficient": true,
|
||
"confidence": 0.9,
|
||
"sub_queries_count": 0
|
||
},
|
||
{
|
||
"iteration": 0,
|
||
"action": "final_answer_generation",
|
||
"answer_length": 4065
|
||
}
|
||
]
|
||
} |