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"query": "什么是供应链风险管理",
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"answer": "供应链风险管理是针对供应链运营过程中可能出现的各种风险进行识别、评估、优先级排序以及采取相应缓解措施的过程。在这个过程中，第三方风险管理（TPRM）是核心要素，涉及到供应链内外部实体，如供应商、承包商或服务提供商。这些实体之间的相互依存关系带来了诸如供应中断、需求波动、质量问题、物流延迟等风险。在网络时代，供应链上的各个节点都面临着网络风险的挑战，其中数据泄露是最严重的网络安全风险之一。\n\n有效的供应链风险管理主要包括以下几个方面：\n\n1. **网络安全应急响应计划**：为制造商和供应商等第三方供应商制定详细的应急响应计划，明确在发生网络安全事件时各方的责任。\n \n2. **最小特权原则**：遵循最小特权原则，建立精确的用户权限并实施安全措施，限制系统的访问权限。\n \n3. **数据管理协议**：制定数据所有权和关联权限的管理协议，确保数据的妥善管理和使用。\n \n4. **安全意识培训**：定期向所有员工提供全面的安全意识培训，增强员工对于网络安全风险的认识和应对能力。\n \n5. **灾难恢复策略**：与供应链网络内的供应商合作，制定可协同的灾难恢复策略，确保业务稳定运行。\n \n6. **网络安全防御措施**：在供应链网络边界部署防火墙和入侵检测/预防系统（IDS/IPS），以阻止未经授权的网络访问和恶意入侵行为。\n\n为了应对未来可能面临的新型复杂威胁，如量子计算对现有加密技术的挑战、人工智能和机器学习技术被恶意利用等，供应链风险管理需要持续更新和完善数据保护法和网络安全法，加强供应链节点之间的深度合作，并推进政府与企业间的协同治理。\n\n综上所述，供应链风险管理是一个全面且复杂的过程，涉及多个方面，包括但不限于网络安全、组织管理、工具支持和安全控制。通过实施上述措施，可以有效降低供应链网络风险，提高供应链的稳定性和业务连续性。",
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"供应链风险管理是什么？",
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"如何进行有效的供应链风险管理？"
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"page_content": "蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态",
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"page_content": "进行测试评估模型验证。",
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"page_content": "云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取",
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"page_content": "滴滴推出了夜莺Nightingale，该系统采用All-in-One的设计理念，集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体，与云原生生态紧密集成，融入了顶级互联网公司可观测性最佳实践，沉淀了众多社区专家经验，开箱即用",
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"page_content": "Analysys 发布了 DolphinScheduler，一个支持复杂任务调度和依赖管理的分布式任务调度系统，提供了可观测性的监控和告警功能，帮助用户实现任务的可靠执行和故障排查",
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"page_content": "东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。",
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"page_content": "进行模型训练。",
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"page_content": "平台运维功能需求。",
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"page_content": "完善测试评估方法与规则。",
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"page_content": "# 供应链风险管理之网络风险 在当今数字化迅猛发展的时代背景下，供应链的运营模式发生 了重大变革，其逐渐构建起高度互联的网络体系，各环节之间存在 着紧密且高度的互相依存关系，同时也不可避免地带来了诸多新的 风险因素。 ## 一、什么是供应链风险管理？ 供应链风险管理包括对潜在威胁及其相关风险的严格识别、评 估、优先级排序以及缓解措施，尤其是第三方风险管理（TPRM）是 供应链风险管理领域的关键要素。不同的行业组织通常与供应链内 的外部实体合作，包括供应商、承包商或服务提供商，在上下游进 行交互的同时，伴随的风险来源会更加广泛和复杂，如常见的供应 中断、需求波动、质量问题、物流延迟等。现如今在高度互联时代 网络风险成为了供应链上各个节点不可避免的问题。 ## 二、供应链风险管理中的常见的网络风险 ### 1.数据泄露 数据泄露是企业面临的一个严重的网络安全风险，且这些 安全事件的数量和严重程度随着攻击手段的升级而逐渐增加。 当企业数据泄露时，会导致重大的经济损失和声誉损害，以及潜 在的监管和法律后果。研究表明，企业从察觉数据泄露到解决问 题的平均持续时间约为197 天 $^{\\mathrm{i}}$ 。当企业因供应链安全问题而导 致数据泄露时，上述数字往往会增加。",
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"page_content": "1. 为制造商和供应商在内的所有第三方供应商制定网络安全应急响应计 划，明确在发生网络安全事件时各方的职责。 2. 遵守最小特权原则，建立精确的用户权限和实施安全措施，限制系统 的权限。 3. 制定数据管理协议，强调数据所有权和关联权限。4. 确保向所有员工提供全面的安全意识培训。 5. 与整个供应链网络的供应商合作，制定可协同的灾难恢复策略，以 确保业务稳定运行。 6. 在供应链网络的边界部署防火墙、入侵检测/预防系统（IDS/IPS）。防 火 墙可以阻止未经授权的网络访问，IDS/IPS 能够实时监测和阻止恶意入侵 行为。 重视供应链网络风险，并逐步将相关的风险评估、防范及管理 措施融入日常运营中，可以一定程度上降低网络风险发生的概率以 及减少风险发生时所造成的损失，保障供应链的稳定性与业务的连 续性。然而，不少企业尤其是中小企业，受限于资金、技术和人才 等资源因素，对网络风险的重视程度还不够，尚未建立起完善的风 险管理体系；部分已开展风险管理工作的企业，在面对复杂多变的 网络环境以及新型网络风险时，其风险评估的准确性、防范措施的 及时性和有效性还有待进一步提升，管理体系的动态适应性也需要 不断加强。 ## 四、展望 未来，供应链网络可能会面临更多新型复杂的威胁。例如，量子计算技术的发展可能会对现有的加密技术构成威胁，一旦量子计算机实用化，基于现有数学难题的加密算法可能会被轻易破解，从而导致供应链中数据传输和存储的安全性受到严重挑战。",
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"page_content": "## 四、展望 未来，供应链网络可能会面临更多新型复杂的威胁。例如，量子计算技术的发展可能会对现有的加密技术构成威胁，一旦量子计算机实用化，基于现有数学难题的加密算法可能会被轻易破解，从而导致供应链中数据传输和存储的安全性受到严重挑战。此外，人工智能和机器学习技术也可能被恶意利用，通过自动化的方式发动更具针对性和隐蔽性的攻击。因此为了应对更加复杂的网络攻击，仍需要完善数据保护法和网络安全法、加强供应链节点之间深度合作、推进政府与企业间的协同治理。",
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"page_content": "青岛市大数据发展管理局于2023年6月发布《青岛市公共数据运营试点管理暂行办法》。",
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"page_content": "# DataOps 能力框架——实践保障\\n\\n## 2024DataOPS发展大会\\n\\n智驱新程·数驱万务\\n\\n为了保证 DataOps 研发流水线能够持续高效运转和迭代完善，企业需要有力的保障措施。本指南提出了组织、工具和安全三个维度的保障要求。这些要求的目标是引导企业以全局最优为目标，保障数据研发流水线的平滑运作。\\n\\n### 系统工具\\n\\n#### 数据需求管理\\n\\n| 手段 | 构建数据需求全生命周期的管理能力 |\\n\\n| :--- | :--------------------------------- |\\n\\n| 目标 | 支持流程的设计和共享 |\\n\\n| 进一步要求 | 数据需求方主动通过自助分析平台进行数据探查 |\\n\\n#### 数据研发治理一体化\\n\\n| 原则 | 先设计、后开发、先标准、后建模 |\\n\\n| :--- | :------------------------------- |\\n\\n| 手段 | 设计管理、开发管理、数据应用 |\\n\\n| 目的 | 规范即设计，设计即开发，开发即治理 |\\n\\n#### 数据自动化交付部署\\n\\n\\n\\n#### 数据一体化运维\\n\\n| 对象 | 数据研发全链路的监测、运维监控、运维告警、运维操作 |\\n\\n| :--- | :---------------------------------------------------- |\\n\\n| 手段 | 可视化方式 |\\n\\n| 目的 | 实时展现研发效能、数据质量 |\\n\\n### 组织管理\\n\\n#### 组织架构\\n\\n合理配置\\n\\n{ | 数据技术架构 |\\n\\n| 数据人员架构 |\\n\\n#### 岗位角色\\n\\n| | 设置相应的岗位角色 |\\n\\n| :--- | :------------------ |\\n\\n| | 明确晋升路线与考核方式 |\\n\\n#### 协作协同\\n\\n依托\\n\\n| 敏捷方法 |\\n\\n| :-------- |\\n\\n| 关注团队、工具间的协同问题持续进行优化 |\\n\\n解决\\n\\n### 安全管控\\n\\n#### 安全风险策略\\n\\n加强\\n\\n{ | 数据研发全生命周期 |\\n\\n| 风险识别 |\\n\\n| 风险预测 |\\n\\n#### 风险管理\\n\\n外部法律法规\\n\\n+ 监管要求\\n\\n+ 企业内部安全需求\\n\\n健全\\n\\n风险管理策略\\n\\n#### 安全测试\\n\\n数据研发过程的各环节进行安全测试\\n\\n保证\\n\\n提前发现问题处理问题",
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"蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态",
|
||
"进行测试评估模型验证。",
|
||
"云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取",
|
||
"滴滴推出了夜莺Nightingale，该系统采用All-in-One的设计理念，集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体，与云原生生态紧密集成，融入了顶级互联网公司可观测性最佳实践，沉淀了众多社区专家经验，开箱即用",
|
||
"Analysys 发布了 DolphinScheduler，一个支持复杂任务调度和依赖管理的分布式任务调度系统，提供了可观测性的监控和告警功能，帮助用户实现任务的可靠执行和故障排查",
|
||
"东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。",
|
||
"进行模型训练。",
|
||
"平台运维功能需求。",
|
||
"完善测试评估方法与规则。",
|
||
"制定分布实施计划",
|
||
"# 供应链风险管理之网络风险 在当今数字化迅猛发展的时代背景下，供应链的运营模式发生 了重大变革，其逐渐构建起高度互联的网络体系，各环节之间存在 着紧密且高度的互相依存关系，同时也不可避免地带来了诸多新的 风险因素。 ## 一、什么是供应链风险管理？ 供应链风险管理包括对潜在威胁及其相关风险的严格识别、评 估、优先级排序以及缓解措施，尤其是第三方风险管理（TPRM）是 供应链风险管理领域的关键要素。不同的行业组织通常与供应链内 的外部实体合作，包括供应商、承包商或服务提供商，在上下游进 行交互的同时，伴随的风险来源会更加广泛和复杂，如常见的供应 中断、需求波动、质量问题、物流延迟等。现如今在高度互联时代 网络风险成为了供应链上各个节点不可避免的问题。 ## 二、供应链风险管理中的常见的网络风险 ### 1.数据泄露 数据泄露是企业面临的一个严重的网络安全风险，且这些 安全事件的数量和严重程度随着攻击手段的升级而逐渐增加。 当企业数据泄露时，会导致重大的经济损失和声誉损害，以及潜 在的监管和法律后果。研究表明，企业从察觉数据泄露到解决问 题的平均持续时间约为197 天 $^{\\mathrm{i}}$ 。当企业因供应链安全问题而导 致数据泄露时，上述数字往往会增加。",
|
||
"1. 为制造商和供应商在内的所有第三方供应商制定网络安全应急响应计 划，明确在发生网络安全事件时各方的职责。 2. 遵守最小特权原则，建立精确的用户权限和实施安全措施，限制系统 的权限。 3. 制定数据管理协议，强调数据所有权和关联权限。4. 确保向所有员工提供全面的安全意识培训。 5. 与整个供应链网络的供应商合作，制定可协同的灾难恢复策略，以 确保业务稳定运行。 6. 在供应链网络的边界部署防火墙、入侵检测/预防系统（IDS/IPS）。防 火 墙可以阻止未经授权的网络访问，IDS/IPS 能够实时监测和阻止恶意入侵 行为。 重视供应链网络风险，并逐步将相关的风险评估、防范及管理 措施融入日常运营中，可以一定程度上降低网络风险发生的概率以 及减少风险发生时所造成的损失，保障供应链的稳定性与业务的连 续性。然而，不少企业尤其是中小企业，受限于资金、技术和人才 等资源因素，对网络风险的重视程度还不够，尚未建立起完善的风 险管理体系；部分已开展风险管理工作的企业，在面对复杂多变的 网络环境以及新型网络风险时，其风险评估的准确性、防范措施的 及时性和有效性还有待进一步提升，管理体系的动态适应性也需要 不断加强。 ## 四、展望 未来，供应链网络可能会面临更多新型复杂的威胁。例如，量子计算技术的发展可能会对现有的加密技术构成威胁，一旦量子计算机实用化，基于现有数学难题的加密算法可能会被轻易破解，从而导致供应链中数据传输和存储的安全性受到严重挑战。",
|
||
"## 四、展望 未来，供应链网络可能会面临更多新型复杂的威胁。例如，量子计算技术的发展可能会对现有的加密技术构成威胁，一旦量子计算机实用化，基于现有数学难题的加密算法可能会被轻易破解，从而导致供应链中数据传输和存储的安全性受到严重挑战。此外，人工智能和机器学习技术也可能被恶意利用，通过自动化的方式发动更具针对性和隐蔽性的攻击。因此为了应对更加复杂的网络攻击，仍需要完善数据保护法和网络安全法、加强供应链节点之间深度合作、推进政府与企业间的协同治理。",
|
||
"青岛市大数据发展管理局于2023年6月发布《青岛市公共数据运营试点管理暂行办法》。",
|
||
"按计划部署",
|
||
"1998年，组建信产部。",
|
||
"贵州省人民政府办公厅于2023年6月发布《贵州省政务数据资源管理办法》。",
|
||
"1994年，邮电部实行邮电分营。",
|
||
"2022年5月，黑龙江省人大常委会发布《黑龙江省促进大数据发展应用条例》。",
|
||
"2008年，组建工信部。",
|
||
"# DataOps 能力框架——实践保障\\n\\n## 2024DataOPS发展大会\\n\\n智驱新程·数驱万务\\n\\n为了保证 DataOps 研发流水线能够持续高效运转和迭代完善，企业需要有力的保障措施。本指南提出了组织、工具和安全三个维度的保障要求。这些要求的目标是引导企业以全局最优为目标，保障数据研发流水线的平滑运作。\\n\\n### 系统工具\\n\\n#### 数据需求管理\\n\\n| 手段 | 构建数据需求全生命周期的管理能力 |\\n\\n| :--- | :--------------------------------- |\\n\\n| 目标 | 支持流程的设计和共享 |\\n\\n| 进一步要求 | 数据需求方主动通过自助分析平台进行数据探查 |\\n\\n#### 数据研发治理一体化\\n\\n| 原则 | 先设计、后开发、先标准、后建模 |\\n\\n| :--- | :------------------------------- |\\n\\n| 手段 | 设计管理、开发管理、数据应用 |\\n\\n| 目的 | 规范即设计，设计即开发，开发即治理 |\\n\\n#### 数据自动化交付部署\\n\\n\\n\\n#### 数据一体化运维\\n\\n| 对象 | 数据研发全链路的监测、运维监控、运维告警、运维操作 |\\n\\n| :--- | :---------------------------------------------------- |\\n\\n| 手段 | 可视化方式 |\\n\\n| 目的 | 实时展现研发效能、数据质量 |\\n\\n### 组织管理\\n\\n#### 组织架构\\n\\n合理配置\\n\\n{ | 数据技术架构 |\\n\\n| 数据人员架构 |\\n\\n#### 岗位角色\\n\\n| | 设置相应的岗位角色 |\\n\\n| :--- | :------------------ |\\n\\n| | 明确晋升路线与考核方式 |\\n\\n#### 协作协同\\n\\n依托\\n\\n| 敏捷方法 |\\n\\n| :-------- |\\n\\n| 关注团队、工具间的协同问题持续进行优化 |\\n\\n解决\\n\\n### 安全管控\\n\\n#### 安全风险策略\\n\\n加强\\n\\n{ | 数据研发全生命周期 |\\n\\n| 风险识别 |\\n\\n| 风险预测 |\\n\\n#### 风险管理\\n\\n外部法律法规\\n\\n+ 监管要求\\n\\n+ 企业内部安全需求\\n\\n健全\\n\\n风险管理策略\\n\\n#### 安全测试\\n\\n数据研发过程的各环节进行安全测试\\n\\n保证\\n\\n提前发现问题处理问题"
|
||
],
|
||
"passage_sources": [
|
||
"原始查询-event-837914fd192ce24405e505d00bacfc4e7d67581c480a792eab1735ae40034a53",
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"原始查询-event-fa2178eade20caa6435d7969d7e4fc292ae8594fd60266456e076d560770721e",
|
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"原始查询-event-52d7ba687569c10025742eed85ffc69d28886cb9a8c5c4403180d85ab77267b2",
|
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"原始查询-event-8fadaeeb758ccced65c64b80e2315c1af34ebbbc0b03fcd7535828960b29b20c",
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"原始查询-event-71c47e73feef6d66dc478cad69c4ad58a0b3ecfd04f09a1b00fa42decb9e9294",
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"原始查询-event-df605b303a0d8bb54f4aeac641c0dcf0c128e34c544e0193d9c8bfa9e7719d9f",
|
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"原始查询-event-3bf8041501694e4cb799bdd944dc7cdb9d70423f7339d81cb2bfee76e1de7052",
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|
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"原始查询-event-e37fe0b847647fbfb6116faa77736c145ab7584878ae380318c88685999901cc",
|
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"原始查询-text-d083eb755ce88432eb534e9e2e371447c094cde70a4094f8778f80b93451cb6e",
|
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"原始查询-text-2f5caae9b37b85c417e1d8193f2f671d67a7eb1388967a4e94fb0a6706def18a",
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"子查询2-event-0d3d869ec37f825c33eefbbeb73d0a25e100c5e9a1e1ec06e086f286057943ea",
|
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"子查询2-event-597cef3ac2af04dbf4532f5f5a2bc5bfa762a06ab0f90626fddac7f0aaeecdb3",
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"子查询2-event-006db96629b2e82ec2fc7a652f775df4173c1c31dfde02e96a72a55f3be91d91",
|
||
"子查询2-event-71324bbe38be7dc2f579536f22143c3d8f0deadec318e634492f597d7d0badfd",
|
||
"子查询2-event-a4bfec0430a945b451f4d2a4d56638ad0d75304d4f47c9441f745cf3b1a268b1",
|
||
"子查询2-event-0f5d8bb9a91217c45c257bc473f63cb729fe03b41c4573d523459fa2af6dc7bd",
|
||
"子查询2-event-4c975a923b633c445c92b3b66acf1719602314d1ef6cf8dedd1aab5f28c3ce04",
|
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"子查询2-text-21cecc0bf37f351e693eaf71192ada4887caa03f90c22fe314b582966d6ccc79"
|
||
],
|
||
"pagerank_data_available": true,
|
||
"pagerank_summary": {},
|
||
"concept_exploration_results": {},
|
||
"exploration_round": 0,
|
||
"debug_info": {
|
||
"total_time": 23.149999856948853,
|
||
"retrieval_calls": 1,
|
||
"llm_calls": 4,
|
||
"langsmith_project": "hipporag-retriever",
|
||
"token_usage_summary": {
|
||
"has_llm": true,
|
||
"has_generator": true,
|
||
"last_call": {
|
||
"prompt_tokens": 2011,
|
||
"completion_tokens": 394,
|
||
"total_tokens": 2405
|
||
},
|
||
"total_usage": {
|
||
"prompt_tokens": 4882,
|
||
"completion_tokens": 553,
|
||
"total_tokens": 5435,
|
||
"call_count": 4
|
||
},
|
||
"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，因为用户询问的是关于供应链风险管理的概述性问题，这通常涉及到供应链管理、风险评估、企业战略等多个领域的知识。为了全面回答这个问题，可能需要生成多个子查询来探讨供应链风险管理的概念、实践方法、案例研究、行业趋势等。"
|
||
},
|
||
"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",
|
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"passages_count": 21,
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"action": "retrieval"
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"iteration": 0,
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"iteration": 0,
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"action": "final_answer_generation",
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