feat(eval): fb-41 multi-hop golden set + spec/plan
PR-1 of fb-41 multi-hop RAG (spec: docs/superpowers/specs/2026-05-25- p9-fb-41-multi-hop-rag-design.md, plan: docs/superpowers/plans/2026- 05-25-p9-fb-41-multi-hop-rag.md). XL 작업의 첫 PR — baseline 측정 anchor 만 추가. RAG pipeline 미변경, fixture file + parse 회귀 핀. 사용자 결정 4 axis (2026-05-25): - approach: query decomposition (LLM 서브-질문) - trigger: explicit `--multi-hop` flag - MVP scope: dynamic N-hop (LLM 이 depth 결정, decompose seed + ReAct-style decide loop hybrid) - eval: multi-hop golden set 먼저 (본 PR) 본 PR: - `fixtures/multi_hop_golden.yaml` 신규. 15 question (5 cross-doc + 5 intra-doc + 5 single-fact negative). 기존 `GoldenQuery` struct 그대로 사용 — 별 loader / type 변경 없음. `expected_chunk_ids` 비어 있어 curator 가 `kebab ingest` 후 채울 수 있는 template 형태. `must_contain` 으로 baseline 측정 가능 (P5-2 metric). - `crates/kebab-eval/tests/loader.rs::loads_multi_hop_golden_fixture` 신규 회귀 핀. fixture parse OK + 15 question + 5/5/5 bucket 분포 + 모든 question 에 must_contain 최소 1 개. baseline 측정 protocol (별 run, commit 에 artifact 안 포함): 1. v0.17.2 binary 로 single-pass `kebab eval run --fixture multi_hop_golden.yaml` 실행 2. P@5, P@10, must_contain pass rate, citation_coverage 캡처 3. PR-3 (dynamic iter 머지) 후 동일 fixture + `multi_hop=true` 로 재실행 → Δ 비교 PR 분할 6 단계 (plan 참조): PR-1 (본 PR — fixture only), PR-2 (RagPipeline::ask_multi_hop fixed depth=2), PR-3 (dynamic iter), PR-4 (CLI flag + wire), PR-5 (MCP + SKILL.md), PR-6 (TUI toggle + trace render). 마지막 PR 후 v0.18.0 cut. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
@@ -38,7 +38,44 @@ fn loads_minimal_well_formed_yaml() {
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assert_eq!(qs[1].difficulty.as_deref(), Some("easy"));
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}
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// ── 2. duplicate IDs error lists every offender (sorted, deduplicated) ───────
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// ── 2. fb-41 multi-hop golden fixture loads + sanity-checks ─────────────────
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/// fb-41 baseline + post-merge Δ measurement fixture. The shared
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/// loader must accept `fixtures/multi_hop_golden.yaml` and the bucket
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/// distribution must stay 5 cross-doc + 5 intra-doc + 5 single-fact
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/// negative — curators dropping or re-id'ing a question hit a clear
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/// failure mode here before it reaches the runner.
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#[test]
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fn loads_multi_hop_golden_fixture() {
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let path = std::path::Path::new(env!("CARGO_MANIFEST_DIR"))
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.join("..")
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.join("..")
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.join("fixtures")
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.join("multi_hop_golden.yaml");
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||||
let qs = load_golden_set(&path).expect("multi_hop_golden.yaml must parse");
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assert_eq!(qs.len(), 15, "fb-41 fixture must have 15 questions");
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||||
let cross_doc = qs.iter().filter(|q| q.id.starts_with("mh-c-")).count();
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||||
let intra_doc = qs.iter().filter(|q| q.id.starts_with("mh-i-")).count();
|
||||
let single = qs.iter().filter(|q| q.id.starts_with("mh-s-")).count();
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||||
assert_eq!(cross_doc, 5, "expected 5 mh-c-* (cross-doc) questions");
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||||
assert_eq!(intra_doc, 5, "expected 5 mh-i-* (intra-doc) questions");
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||||
assert_eq!(single, 5, "expected 5 mh-s-* (single-fact negative) questions");
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||||
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||||
// Every question carries at least one `must_contain` so the
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||||
// rule-based answer-correctness metric (P5-2) has a signal even
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||||
// before `expected_chunk_ids` are filled in.
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for q in &qs {
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||||
assert!(
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||||
!q.must_contain.is_empty(),
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||||
"{}: must_contain is empty — baseline measurement needs a signal",
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||||
q.id
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);
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||||
}
|
||||
}
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||||
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||||
// ── 3. duplicate IDs error lists every offender (sorted, deduplicated) ───────
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||||
|
||||
#[test]
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||||
fn rejects_duplicate_ids() {
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||||
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||||
241
docs/superpowers/plans/2026-05-25-p9-fb-41-multi-hop-rag.md
Normal file
241
docs/superpowers/plans/2026-05-25-p9-fb-41-multi-hop-rag.md
Normal file
@@ -0,0 +1,241 @@
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||||
---
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||||
title: "p9-fb-41 multi-hop RAG implementation plan"
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||||
date: 2026-05-25
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||||
task_id: p9-fb-41
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||||
phase: P9
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status: open
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||||
target_version: 0.18.0
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||||
design: ../specs/2026-05-25-p9-fb-41-multi-hop-rag-design.md
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||||
---
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||||
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||||
# p9-fb-41 implementation plan
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||||
Design: `docs/superpowers/specs/2026-05-25-p9-fb-41-multi-hop-rag-design.md`.
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XL 작업 — 6 PR 분할 (각 머지 후 누적, 마지막 PR 후 v0.18.0 cut).
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## PR-1: Multi-hop eval golden set + baseline
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**Goal**: 구현 전 baseline 측정 anchor 확보. RAG pipeline 미변경 — metric 인프라 + fixture 만.
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**Files**:
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- `tasks/eval/multi-hop-golden.toml` 신규 — 15 question (5 cross-doc + 5 intra-doc + 5 single-fact negative).
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||||
- `crates/kebab-eval/src/golden.rs` 또는 sister 모듈 — multi-hop fixture parsing 지원. 기존 single-pass fixture 와 같은 `[[question]]` table 형식, `multi_hop_required: bool` 필드 추가.
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||||
- `crates/kebab-eval/src/runner.rs` — multi-hop fixture 인식 시 현재는 `--multi-hop` flag 없으니 single-pass 로 그대로 실행 (baseline 측정 의도). PR-4 머지 후 multi-hop path 도 호출하도록 갱신.
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||||
- `crates/kebab-eval/tests/multi_hop_golden_smoke.rs` — fixture parse + baseline run round-trip pin (실제 LLM 호출 없음, mock LLM 또는 `#[ignore]`).
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**Implementation order**:
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1. fixture file 작성 (15 question, kebab repo 자체 corpus 기반). 질문 작성은 작업 시 사용자에게 1-2 sample 제공 + 나머지 자동 생성 (workspace 의 README / HANDOFF / design doc 기반 cross-doc 질문 합성).
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||||
2. `MultiHopGoldenQuestion` struct + TOML deserialize.
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||||
3. eval runner 가 새 fixture 인식 + 기존 metric (`precision_at_5`, `precision_at_10`, `citation_coverage`) 호출.
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4. baseline run command: `kebab-eval --fixture multi-hop-golden.toml --baseline-report /tmp/mh-baseline-v0.17.2.json`. 결과 commit 하지 않음 (artifact 는 별 디렉토리).
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**Test**:
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- fixture parse 통과 (15 question 모두 valid).
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- baseline run 가 P@k 계산 출력 (실제 수치는 baseline anchor 라 PR commit 에 포함 안 함, separate run 으로 캡처).
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**Wire 영향**: 없음.
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**Risks**:
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- fixture 질문 품질 — 너무 쉽거나 너무 어려우면 baseline vs multi-hop 차이가 noise 에 묻힘. 사용자 sample 1-2 question 확인 후 진행.
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## PR-2: kebab-rag MultiHopPipeline (fixed depth=2) + AskOpts.multi_hop
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**Goal**: multi-hop dispatch + decompose + synthesize 두 단계 구현. dynamic iter (decide loop) 는 PR-3.
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**Files**:
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- `crates/kebab-rag/src/pipeline.rs`:
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- `AskOpts.multi_hop: bool` 필드 추가.
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- `impl Default for AskOpts` 도입 (HOTFIXES 2026-05-07 의 known limitation 해소).
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||||
- `RagPipeline::ask_multi_hop(query, opts) -> Result<Answer>` 신규.
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||||
- `RagPipeline::ask` 의 entry 에 dispatcher 한 줄: `if opts.multi_hop { return self.ask_multi_hop(query, opts); }`.
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||||
- depth=2 hard-coded: decompose 1 회 → 각 sub-query retrieve → synthesize 1 회. decide loop 없음.
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||||
- prompts: `MULTI_HOP_DECOMPOSE_PROMPT` + `MULTI_HOP_SYNTHESIZE_PROMPT` const.
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||||
- `PROMPT_TEMPLATE_VERSION_MULTI_HOP = "rag-multi-hop-v1"` const.
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||||
- `crates/kebab-core/src/lib.rs` (또는 traits):
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||||
- `RefusalReason::MultiHopDecomposeFailed` 신규 variant.
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||||
- All `AskOpts` 명시 초기화 site (kebab-cli + kebab-tui + kebab-mcp + integration test):
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- `multi_hop: false` 명시 추가 — `Default` 도입으로 점진 정리 가능하지만 PR-2 는 명시.
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||||
- `crates/kebab-rag/tests/multi_hop.rs` 신규 — mock LLM (`MockLlm` trait impl) + mock Retriever 로 dispatch / decompose / synthesize 동작 핀.
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**Implementation order**:
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||||
1. `AskOpts.multi_hop` 필드 + `Default` impl.
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||||
2. 모든 caller 갱신 (`multi_hop: false` 또는 `..Default::default()` 사용).
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||||
3. `MULTI_HOP_DECOMPOSE_PROMPT` + `MULTI_HOP_SYNTHESIZE_PROMPT` const.
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||||
4. `ask_multi_hop` 의 mock-friendly skeleton:
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- decompose LLM call → JSON array parse
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- 각 sub-query 로 `retriever.search()` 호출
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- chunk pool 누적 + dedup
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||||
- synthesize LLM call → Answer 생성
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||||
5. `RagPipeline::ask` 에 dispatcher.
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||||
6. `RefusalReason::MultiHopDecomposeFailed` variant.
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7. Integration test: mock LLM 가 ["q1", "q2"] decompose 후 "Final answer" synthesize 반환 → Answer.answer 검증.
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**Test**:
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- `ask_multi_hop_dispatches_when_flag_set` — `opts.multi_hop=true` 시 multi-hop path 호출 확인.
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- `ask_multi_hop_decompose_parse_failure_returns_refusal` — decompose LLM 가 잘못된 JSON 반환 시 `MultiHopDecomposeFailed` refusal.
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||||
- `ask_multi_hop_empty_decompose_falls_back_to_single_query` — decompose 가 `[]` 또는 `[원본]` 반환 시 sub-query 1 개 (원본) 로 진행.
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||||
- `ask_with_multi_hop_false_keeps_legacy_path` — 회귀 핀.
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**Wire 영향**: `Answer.hops` 미노출 (internal only). PR-3 에서 채우기 시작.
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**Risks**:
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- prompt JSON parse 견고성 — LLM 이 markdown code fence (`\`\`\`json ... \`\`\``) wrap 가능. parser 가 fence strip + array deserialize.
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||||
- 모든 `AskOpts` caller 갱신 누락 시 compile fail (긍정적 측면 — 자동 발견).
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## PR-3: Dynamic iteration (decide loop + caps)
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**Goal**: depth=2 fixed → dynamic N-hop. LLM 의 decide signal + max_depth / max_sub_queries / max_pool_chunks cap.
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**Files**:
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- `crates/kebab-rag/src/pipeline.rs`:
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||||
- `ask_multi_hop` 의 decompose + synthesize 사이에 decide loop.
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||||
- `MULTI_HOP_DECIDE_PROMPT` const.
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||||
- hop trace 누적 (`Vec<HopRecord>`) — `Answer.hops` field 의 internal staging.
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||||
- `crates/kebab-config/src/lib.rs`:
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||||
- `RagCfg` 에 `multi_hop_max_depth: u32` (default 3), `multi_hop_max_sub_queries_per_iter: u32` (default 5), `multi_hop_max_pool_chunks: u32` (default 30) 추가. 모두 additive serde default. env override 동반.
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||||
- `crates/kebab-core/src/lib.rs`:
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||||
- `Answer.hops: Option<Vec<HopRecord>>` 필드 additive.
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||||
- `HopRecord { iter, kind, sub_queries, decision, new_sub_queries, context_chunks_added, total_context_chunks, forced_stop, llm_call_ms }` struct.
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||||
- `HopKind::Decompose | Decide | Synthesize` enum.
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**Implementation order**:
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1. `HopRecord` + `HopKind` 도메인 타입.
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2. `Answer.hops` field 추가 (additive).
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3. RagCfg 새 3 노브 + config tests (default / env override / legacy parse — 기존 `legacy_config_without_*_uses_default` 패턴).
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||||
4. `MULTI_HOP_DECIDE_PROMPT` const.
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||||
5. `ask_multi_hop` 내부에 decide loop:
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||||
- iter 0: decompose → sub_queries (HopRecord 1).
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- iter 1+: retrieve → pool 누적 → decide LLM call (HopRecord 추가) → continue 면 다음 iter 의 retrieve, stop 면 break.
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||||
- cap 도달 (max_depth / max_total_sub_queries / max_pool_chunks) 시 forced_stop=true 로 break.
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||||
- synthesize → Answer.hops 에 누적된 HopRecord array 첨부.
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||||
6. decide JSON parse failure → forced_stop synthesize (refusal 아님, 안전한 graceful degrade).
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**Test**:
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- `multi_hop_decide_stop_triggers_synthesize` — decide 가 `[]` 반환 시 즉시 synthesize.
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- `multi_hop_decide_continue_adds_more_chunks` — decide 가 ["q4"] 반환 시 추가 retrieve + iter 2 진행.
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||||
- `multi_hop_max_depth_force_stops` — depth=max_depth 도달 시 `forced_stop=true` + 정상 answer.
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||||
- `multi_hop_pool_chunks_dedup_by_chunk_id` — 같은 chunk 가 두 sub-query 에서 나와도 pool 에 1 회.
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||||
- `multi_hop_decide_parse_failure_falls_through_to_synthesize` — decide JSON 파싱 실패 시 forced synthesize.
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||||
**Wire 영향**: `Answer.hops` 노출. `docs/wire-schema/v1/answer.schema.json` 갱신 (additive — `required` 변경 없음, `properties.hops.type = "array"` + `optional`).
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**Risks**:
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- prompt token cost — depth 깊을수록 packed_context 가 매 decide call 마다 LLM 에 보내짐. `cfg.rag.max_context_tokens` 안에서 trim.
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||||
- LLM 이 영원히 continue 반환 — max_depth cap 으로 강제 break, dogfood 후 default 3 검증.
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## PR-4: CLI `--multi-hop` flag + wire JSON Schema
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**Goal**: 사용자가 `kebab ask --multi-hop "..."` 로 진입. `Answer.hops` JSON Schema additive.
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**Files**:
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- `crates/kebab-cli/src/main.rs`:
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- `Ask` subcommand 에 `--multi-hop` flag (default false).
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||||
- `AskOpts.multi_hop` 로 전달.
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||||
- `--show-citations` 와 동일 surface — `--hide-citations` 와 orthogonal.
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- `docs/wire-schema/v1/answer.schema.json`:
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||||
- `hops` field 추가 (optional, array of HopRecord). HopRecord 의 JSON Schema 도 inline 또는 `$defs/HopRecord`.
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- `docs/wire-schema/v1/error.schema.json`:
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||||
- `multi_hop_decompose_failed` code description 추가 (additive `enum` 확장 — strict validator 영향 있지만 single-producer 환경이라 patch minor 처리, HOTFIXES 2026-05-09 fb-32 패턴).
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||||
- `crates/kebab-app/src/error_wire.rs`:
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||||
- `RefusalReason::MultiHopDecomposeFailed` → `error.v1.code = "multi_hop_decompose_failed"` 매핑.
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||||
- `crates/kebab-cli/tests/cli_ask_multi_hop.rs` 신규 — spawn-based test (mock environment, real binary), `--multi-hop --json` 출력에 `hops` field 등장 확인.
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||||
**Implementation order**:
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1. CLI flag 정의 + AskOpts wiring.
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2. wire schema JSON 갱신.
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3. error_wire 매핑.
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4. Integration test (spawn).
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**Test**:
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- `cli_ask_multi_hop_json_includes_hops` — `--multi-hop --json` 출력 parse 후 `Answer.hops` non-empty.
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- `cli_ask_without_multi_hop_omits_hops` — 회귀 핀, 기존 single-pass 가 `hops: null` 또는 absent.
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||||
**Wire 영향**: `answer.v1` schema additive (description 갱신 + optional field). `schema_version` 그대로 `answer.v1` (additive minor, fb-32 패턴).
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## PR-5: MCP `multi_hop` argument + SKILL.md
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**Goal**: agent 가 `mcp__kebab__ask` 호출 시 `multi_hop: true` 옵션 사용 가능.
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**Files**:
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- `crates/kebab-mcp/src/lib.rs`:
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- `ask` tool 의 input schema 에 `multi_hop: bool` (default false) 추가.
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- tools/list 의 ask description 에 multi-hop 한 줄.
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||||
- call_tool 의 ask arm 가 `AskOpts.multi_hop` 전달.
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||||
- `integrations/claude-code/kebab/SKILL.md`:
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||||
- ask 절 (line ~95-115) 에 multi-hop bullet 추가:
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- 비용 trade-off (2-5× LLM call)
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- `multi_hop: true` argument 사용 케이스 (X 와 Y 의 관계, prerequisite chain, cross-doc reasoning)
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||||
- `Answer.hops` 의 trace 정보 surface
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||||
- 비-multi-hop 인 경우 (단순 fact-finding 은 single-pass 가 더 빠름)
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- `crates/kebab-mcp/tests/tools_call_ask_multi_hop.rs` 신규 — `multi_hop: true` argument 가 multi-hop pipeline 호출 확인.
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**Implementation order**:
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1. MCP tool schema + dispatch.
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2. SKILL.md 갱신.
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3. Integration test.
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**Test**:
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- MCP `tools/call` ask 가 `multi_hop: true` 받고 정상 처리.
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- `capabilities.multi_hop_ask` schema.v1 noeve flag 도입 검토 (선택 — agent 가 binary 지원 여부 detect 가능). additive bool.
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## PR-6: TUI Ask Multi-hop toggle + hop trace render
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**Goal**: TUI Ask 패널에서 multi-hop 모드 켜고 답변 본문에 hop trace 시각화.
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**Files**:
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- `crates/kebab-tui/src/ask.rs`:
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||||
- `AskState.multi_hop: bool` 필드.
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||||
- keybinding: `F2` 또는 `Ctrl-T` (spec 의 binding note 참조, implementation 단계 결정). PR commit 메시지에 결정 근거 명시.
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||||
- 답변 본문 위에 `[multi-hop: depth=3, sub_queries=8]` 같은 trace summary row.
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||||
- `crates/kebab-tui/src/inspect.rs` (또는 신규 hop_inspect 모듈):
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||||
- Inspect 패널에 `InspectTarget::Hop(turn_index)` variant — Ask 트랜스크립트의 한 turn 의 hop trace detail (각 sub-query + retrieved chunks + decide signal) 표시.
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||||
- `crates/kebab-tui/src/cheatsheet.rs`:
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||||
- cheatsheet popup 에 multi-hop toggle binding + Inspect hop detail navigation 추가.
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||||
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||||
**Implementation order**:
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||||
1. `AskState.multi_hop` field + toggle binding (cheatsheet test 로 binding 확정).
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||||
2. trace summary row 렌더.
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||||
3. Inspect hop detail target.
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||||
4. cheatsheet 갱신.
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||||
**Test**:
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||||
- TUI integration: toggle 시 `AskState.multi_hop` 가 flip.
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||||
- multi-hop 답변 후 trace summary row 표시.
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||||
- Inspect 진입 후 hop detail navigate.
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||||
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||||
**Wire 영향**: 없음 (TUI 표면만).
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||||
## v0.18.0 cut (PR-6 머지 후)
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||||
**Trigger** (CLAUDE.md 의 release rule):
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||||
- frozen design contract 변경 (§3.8 RAG sub-section "Multi-hop" 추가) — PR-3 또는 PR-4 시점에 frozen design doc update.
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||||
- 사용자 도그푸딩 영향 (새 `--multi-hop` surface).
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||||
- `prompt_template_version` cascade (`rag-multi-hop-v1` 신규).
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||||
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||||
**Cut steps**:
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||||
1. workspace Cargo.toml version 0.17.2 → 0.18.0 (minor bump — surface 확장).
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||||
2. HANDOFF.md 한 줄 요약 갱신 (v0.18.0 cut + fb-41 multi-hop).
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||||
3. HOTFIXES.md 의 PR-2~PR-6 entry 들 anchor 정리 (`post-fb-41` → `v0.18.0`).
|
||||
4. `gitea-release v0.18.0 --auto-notes` + release notes.
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||||
5. INDEX.md 의 fb-41 status `open` → `completed`.
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||||
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||||
## Self-review notes
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||||
- PR-1 (eval) 가 PR-2 와 독립 가능. PR-2 는 PR-1 머지 없이도 ship 가능 (단 baseline 측정 안 됨). 즉 직렬 dependency 는 없으나 PR-1 부터 진행 권장.
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||||
- PR-3 의 RagCfg 새 3 노브가 legacy config 파싱과 호환 — `#[serde(default)]` 패턴, kebab-config tests 의 legacy fixture 갱신은 PR-3 의 책임.
|
||||
- AskOpts.multi_hop 가 PR-2 에서 도입되지만 actual multi-hop path 는 PR-2 의 fixed depth=2 만 동작. PR-3 의 decide loop 가 도입돼야 진짜 dynamic. caller 가 PR-2 단계에서 `multi_hop: true` 설정하면 단순 decompose+synthesize (depth=2) 만 — 의도된 staging.
|
||||
- 모든 PR 가 회귀 핀 (existing single-pass path 동작 무변경) 포함. fb-15 multi-turn 와 fb-33 streaming 와의 orthogonality 도 회귀 핀 후보 — PR-3 단계에서 추가 검토.
|
||||
- frozen design 갱신 timing: PR-3 의 wire `Answer.hops` 노출 시점이 적당. PR-3 commit 에 design doc §3.8 의 "Multi-hop" sub-section 추가 (verbatim, 본 spec 의 §1-§5 요약).
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||||
@@ -0,0 +1,311 @@
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||||
---
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||||
title: "p9-fb-41 multi-hop RAG (query decomposition + dynamic N-hop)"
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||||
date: 2026-05-25
|
||||
task_id: p9-fb-41
|
||||
phase: P9
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||||
status: open
|
||||
target_version: 0.18.0
|
||||
contract_source: ./2026-04-27-kebab-final-form-design.md
|
||||
contract_sections: [§3.8 RAG, §7 RAG pipeline]
|
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# p9-fb-41 — Multi-hop RAG design
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## 문제 / 동기
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도그푸딩 2026-05-06 — Claude Code 가 kebab CLI 사용 후 "추론 약함" 지적. 다단계 질문 ("X 와 Y 의 공통 prerequisite 인 Z 는?", "A 가 사용하는 library 중 deprecation 된 게 있나?") 에서 single-pass retrieval 이 한 번에 모든 근거 모으지 못함 → LLM 이 context 없는 부분 추측 / hallucinate.
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근본 한계: chunk-level retrieval 이 chunk 간 관계 (cross-doc reference, prerequisite chain, entity coreference) 직접 따라가지 못함. semantic embedding 이 query↔chunk 1:1 비교라 "A 를 알아내야 B 를 검색" 같은 sequential dependency 미지원.
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## 사용자 결정 (2026-05-25 AskUserQuestion)
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| Axis | 결정 | 근거 |
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|------|------|------|
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| Approach | **Query decomposition** (LLM 서브-질문) | 가장 명확한 multi-hop RAG 패턴. graph-based 는 schema migration 큰 부담, query expansion 만으로는 진짜 multi-hop 아님 |
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| Trigger | **Explicit `--multi-hop` flag** | LLM 호출 N 회 비용 명시. 기본 single-pass 유지 (예측 가능한 latency / cost). heuristic auto-detect 는 judge LLM 의 false positive 위험 |
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| MVP scope | **Dynamic N-hop** (LLM 이 depth 결정) | ReAct/CoT 형태 — 첫 decompose seed 후 LLM 이 "충분?" 결정. 단순 depth=2 보다 더 자연스러운 reasoning, max_depth cap 으로 안전 |
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| Eval | **Multi-hop golden set 먼저** | 구현 전 baseline 측정 → 머지 후 Δ 수치화. fb-39 의 P@k metric 인프라 그대로 활용, multi-hop fixture 만 신규 |
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(3 의 dynamic + 1 의 decomposition 은 hybrid 로 결합: 첫 iter 에 decompose seed, 이후 iter 마다 LLM 이 "추가 sub-question?" 결정 + max_depth cap.)
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## 동결된 설계 결정
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### 1. Pipeline 구조
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```
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ask_multi_hop(query, opts) →
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iter 0: decompose(query) → [q1, q2, q3, ...] (LLM call 1)
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iter 1: retrieve(q1), retrieve(q2), retrieve(q3) → context_pool_1
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decide(query, context_pool_1) → continue? + new sub-queries (LLM call 2)
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||||
iter 2: retrieve(new_q1), retrieve(new_q2) → context_pool_2 (이전 pool 누적)
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||||
decide(query, all_pools) → continue? + new sub-queries (LLM call 3)
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...
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iter N: stop signal OR max_depth reached
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synthesize(query, all_pools) → final answer + citations (LLM call N+1)
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```
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각 iter 의 sub-queries 개수 cap: `max_sub_queries_per_iter = 5`. 누적 LLM 호출 = (max_depth + 1) — decompose / decide / decide / ... / synthesize.
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### 2. Stop condition (dynamic depth)
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LLM 의 `decide` call 이 두 신호 중 하나 반환:
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- **`continue`**: 새 sub-query JSON array (최대 `max_sub_queries_per_iter`), pipeline 이 retrieve loop 다음 iter.
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- **`stop`**: empty array (`[]`), pipeline 이 synthesize 단계로.
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추가 안전 cap (LLM 이 영원히 `continue` 반환하는 케이스):
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||||
- `max_depth = 3` (default, config 노브). depth 도달 시 강제 synthesize.
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||||
- `max_total_sub_queries = 12` 누적. 도달 시 강제 synthesize.
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||||
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||||
각 cap 도달 시 `Answer.refusal_reason` 가 아닌 정상 답변 — 단 `Answer.hops[].forced_stop = true` 로 trace 명시.
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### 3. AskOpts 확장 (additive)
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||||
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||||
```rust
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||||
pub struct AskOpts {
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||||
// ... 기존 필드 ...
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||||
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||||
/// p9-fb-41: multi-hop mode 활성화. 기본 false (single-pass).
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||||
/// `kebab ask --multi-hop` flag, MCP `ask` tool 의 `multi_hop: true`,
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||||
/// TUI Ctrl-M toggle 이 모두 이 한 필드로 routing.
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||||
pub multi_hop: bool,
|
||||
}
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||||
```
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||||
`AskOpts::default()` (또는 builder) 가 `multi_hop: false` — 기존 caller 자동 backwards-compat.
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||||
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||||
**메모**: HOTFIXES 2026-05-07 fb-30 entry 가 명시했듯 현재 `AskOpts` 는 `Default` 미구현이라 모든 호출 site (kebab-cli + kebab-tui + kebab-mcp + kebab-app integration test) 가 9 field 를 명시 초기화. fb-41 의 신규 `multi_hop` field 추가 시 모든 site 도 명시적 `multi_hop: false` 추가 필요. PR-2 의 부수 작업으로 `impl Default for AskOpts` 동시 도입 권장 — 향후 field 추가의 maintenance 비용 ↓.
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||||
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||||
### 4. RagPipeline 신규 method
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||||
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||||
```rust
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||||
impl RagPipeline {
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||||
/// p9-fb-41: multi-hop ask. `opts.multi_hop == true` 일 때만 호출.
|
||||
/// 내부적으로 `ask` 와 별도 path (decompose → iterate → synthesize).
|
||||
/// 일반 `ask` 와 동일 wire (`Answer`) 반환, `hops` 필드만 추가로 채움.
|
||||
pub fn ask_multi_hop(&self, query: &str, opts: AskOpts) -> Result<Answer>;
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
`ask` 의 entrypoint 에 dispatcher 한 줄:
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||||
```rust
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||||
pub fn ask(&self, query: &str, opts: AskOpts) -> Result<Answer> {
|
||||
if opts.multi_hop {
|
||||
return self.ask_multi_hop(query, opts);
|
||||
}
|
||||
// ... 기존 single-pass path ...
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
CLI / MCP / TUI 모든 caller 가 `opts.multi_hop` 만 set 하고 `ask` 호출 — entry 한 곳에서 분기. multi-turn (`ask_with_history`) 와 multi-hop 은 orthogonal — combined 가능 (history + multi-hop).
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||||
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||||
### 5. Wire schema additive (answer.v1)
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||||
`answer.v1` 에 optional `hops` field 추가:
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||||
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||||
```json
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||||
{
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||||
"schema_version": "answer.v1",
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||||
"answer": "...",
|
||||
"grounded": true,
|
||||
"citations": [...],
|
||||
"conversation_id": null,
|
||||
"turn_index": null,
|
||||
"hops": [
|
||||
{
|
||||
"iter": 0,
|
||||
"kind": "decompose",
|
||||
"sub_queries": ["q1", "q2", "q3"],
|
||||
"llm_call_ms": 1234
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"iter": 1,
|
||||
"kind": "decide",
|
||||
"decision": "continue",
|
||||
"new_sub_queries": ["q4"],
|
||||
"context_chunks_added": 3,
|
||||
"forced_stop": false,
|
||||
"llm_call_ms": 890
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"iter": 2,
|
||||
"kind": "decide",
|
||||
"decision": "stop",
|
||||
"new_sub_queries": [],
|
||||
"context_chunks_added": 0,
|
||||
"forced_stop": false,
|
||||
"llm_call_ms": 654
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"iter": 3,
|
||||
"kind": "synthesize",
|
||||
"total_context_chunks": 8,
|
||||
"llm_call_ms": 2103
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
`hops` 가 `None` 이면 single-pass (기존 동작). additive minor — schema_version 그대로 `answer.v1`, JSON Schema description 의 `hops` 필드를 `optional` 명시.
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||||
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||||
### 6. Prompt templates (kebab-rag 내부)
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||||
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||||
세 신규 prompt template:
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||||
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||||
**decompose**:
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||||
```
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||||
사용자 질문을 다단계 추론에 필요한 sub-question 들로 분해하라.
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||||
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||||
원본 질문: {query}
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||||
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||||
규칙:
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||||
- 최대 {max_sub_queries_per_iter} 개
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||||
- 각 sub-question 은 독립적으로 검색 가능해야 함
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||||
- 원본이 이미 단순하면 1 개만 반환
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||||
- JSON array 만 출력 (no prose)
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||||
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||||
출력 예: ["sub-question 1", "sub-question 2"]
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||||
```
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||||
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||||
**decide** (매 iter):
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||||
```
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||||
원본 질문: {query}
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||||
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||||
지금까지 모은 근거 (chunk N 개):
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||||
{packed_context_snippet}
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||||
|
||||
추가 retrieval 이 필요한가? 필요하면 새 sub-question 들 (최대 {max_sub_queries_per_iter} 개) 을 JSON array 로,
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||||
충분하면 빈 array `[]` 를 반환하라.
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||||
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||||
남은 깊이: {max_depth - current_depth}
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||||
```
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||||
|
||||
**synthesize**:
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||||
```
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||||
원본 질문: {query}
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||||
|
||||
다음 chunk 들을 근거로 답하라:
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||||
{packed_context_with_citations}
|
||||
|
||||
규칙:
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||||
- 모든 주장에 [N] citation marker
|
||||
- 근거 없는 부분은 명시적으로 말하라 ("문서에서 확인되지 않음")
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||||
- 한국어로 답변
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||||
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||||
답변:
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||||
```
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||||
`prompt_template_version` cascade: 신규 `rag-multi-hop-v1` 상수. 기본 single-pass 의 `rag-v2` 와 별개로 추적 — `Answer.prompt_template_version` 가 단일 값이라 multi-hop 답변은 `rag-multi-hop-v1`.
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||||
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||||
### 7. Retrieval 합성 (context pool dedup)
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||||
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||||
각 iter 의 retrieve 결과를 누적 pool 에 합성. dedup 정책:
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||||
- `chunk_id` 동일하면 첫 occurrence 유지 (이후 추가된 sub-query 도 같은 chunk 가져오면 skip).
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||||
- 누적 pool 의 max size: `max_pool_chunks = 30` (cfg 노브). 초과 시 가장 마지막 추가된 sub-query 의 lowest-rank chunk 부터 drop.
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||||
- pool 의 token 한도: `cfg.rag.max_context_tokens` (single-pass 와 동일) — synthesize 단계에서 char budget 으로 cap.
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||||
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||||
### 8. Cost / Latency 예측
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||||
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||||
LLM call 수 (default `max_depth=3`):
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||||
- 최소: 2 (decompose + stop + synthesize) — depth=1
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||||
- 중간: 3-4 (depth 2-3)
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||||
- 최대: 5 (decompose + decide×3 + synthesize) — max_depth 도달
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||||
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||||
대비 single-pass 는 1 LLM call. 즉 multi-hop = **2-5× LLM 호출 + 2-12× retrieval** (sub-query 별). 사용자가 `--multi-hop` 명시 시만 발동 — cost surprise 회피.
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||||
|
||||
latency: CPU only 환경의 cold-start 8B+ 모델은 multi-hop 가 무의미 (총 5-10 분). 권장 모델 = ≤4B Q4 (v0.17.1 README 의 권장 그대로). `[models.llm] request_timeout_secs` (v0.17.1) cap 각 call 적용.
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||||
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||||
### 9. Refusal / error handling
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||||
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||||
- decompose 가 JSON parse 실패 / 빈 array → `RefusalReason::MultiHopDecomposeFailed` (신규). 새 enum variant.
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||||
- decide 가 JSON parse 실패 → 강제 synthesize (LLM 가 stop 결정한 것처럼 처리, `forced_stop=true`).
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||||
- 어떤 sub-query 가 retrieval 0 hit → skip (해당 hop 의 `context_chunks_added=0`), iter 계속.
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||||
- 모든 iter 누적 pool 이 비어 있으면 synthesize 가 `grounded=false` + `RefusalReason::NoChunksFound`.
|
||||
- LLM stream 도중 cancel → 부분 `hops` array 까지 채워서 `Answer.refusal_reason = LlmStreamAborted` (fb-15 와 동일 패턴).
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||||
### 10. Streaming (fb-33 와 통합)
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`stream_sink` 가 set 되어 있으면:
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||||
- 각 hop 의 LLM call 이 시작될 때 `StreamEvent::Token { delta: "[hop iter=N kind=decompose ...]\n" }` 같은 trace event (debug only) 또는 새 `StreamEvent::HopStarted` variant 신설.
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||||
- 최종 synthesize 의 token 만 user-visible delta (single-pass 와 동일).
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||||
- 결정: trace event 는 `StreamEvent::HopStarted { iter, kind }` 신규 variant — additive enum.
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||||
`AskOpts.stream_sink` 가 `None` 이면 모든 hop blocking, `Final` event 한 번만 emit.
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## 호출 면 (Surface) — PR 분할
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| PR | 범위 | 영향 |
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|----|------|------|
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| **PR-1: eval golden set + baseline** | `tasks/eval/multi-hop-golden.toml` 신규 (10-15 question), `kebab-eval` runner 확장 (multi-hop fixture 지원), baseline run | metric 인프라만, RAG pipeline 미변경 |
|
||||
| **PR-2: kebab-rag MultiHopPipeline (fixed depth=2)** | `RagPipeline::ask_multi_hop` 신규, `AskOpts.multi_hop` 필드 추가, decompose + synthesize prompts, depth=2 fixed (decide skip) | wire `Answer.hops` 미노출 (internal only) |
|
||||
| **PR-3: dynamic iteration** | `decide` prompt + LLM call loop, `max_depth` / `max_sub_queries_per_iter` / `max_pool_chunks` config 노브, refusal variant 추가 | wire `Answer.hops` 채우기 시작 |
|
||||
| **PR-4: CLI `--multi-hop` flag + wire** | `kebab-cli` 에 flag, `Answer.hops` JSON Schema additive, `error.v1` code `multi_hop_decompose_failed` | wire breaking 아님 (additive) |
|
||||
| **PR-5: MCP + SKILL.md** | `mcp__kebab__ask` tool 의 `multi_hop: bool` argument, SKILL.md 의 ask 절에 multi-hop 안내 + cost trade-off | agent 통합 표면 |
|
||||
| **PR-6: TUI Multi-hop toggle + trace render** | Ask 패널의 multi-hop toggle (`AskState.multi_hop`), 답변 본문 위에 hop trace summary (sub-queries / depth 표시), Inspect 패널에 hop detail | UI 표면 |
|
||||
|
||||
> **PR-6 binding note**: `Ctrl-M` 은 terminal protocol 상 `Enter` 와 동일 keycode (`\r`) — crossterm 일부 terminal 에서 두 binding ambiguous. 후보:
|
||||
> - `F2` (cheatsheet 의 `F1` sibling, 새 functional area)
|
||||
> - `:m` vim-style command (mode machine 위에 ex command 추가 — 부담 큼)
|
||||
> - `Ctrl-T` (toggle, 다른 binding 과 충돌 없음 — Library `t` 가 tag filter 와 별개)
|
||||
>
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||||
> PR-6 implementation 단계에서 cheatsheet 갱신 + crossterm test 한 후 최종 선택. spec 은 binding 미확정.
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||||
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||||
각 PR 가 머지 후 누적, 마지막 PR 후 v0.18.0 cut (minor bump — 사용자-visible 새 surface 추가 + prompt_template_version cascade).
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||||
## Eval golden set scope (PR-1)
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||||
`tasks/eval/multi-hop-golden.toml` 형식 (fb-39 의 single-pass golden 와 sister):
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||||
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||||
```toml
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||||
[[question]]
|
||||
id = "mh-001"
|
||||
query = "rust 의 async runtime 중 kebab 이 사용하는 것은? 그 runtime 의 default executor 는?"
|
||||
expected_answer_contains = ["tokio", "thread pool"]
|
||||
expected_sources = [
|
||||
"Cargo.toml",
|
||||
"crates/kebab-app/src/lib.rs",
|
||||
]
|
||||
multi_hop_required = true # single-pass 로는 잘 안 됨, 검증용 flag
|
||||
|
||||
[[question]]
|
||||
id = "mh-002"
|
||||
# ... 추가 ...
|
||||
```
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||||
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||||
15 question 목표. 출처 분포:
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||||
- 5 question: 두 doc 가로질러 (cross-doc reasoning)
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||||
- 5 question: 같은 doc 안 두 section 간 (intra-doc multi-hop, single-pass 도 가능할 수 있음 — baseline 비교)
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||||
- 5 question: 단순 single-fact (negative — multi-hop 이 single-pass 대비 regression 안 일으키는지 검증)
|
||||
|
||||
metric:
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||||
- **P@5, P@10**: 기존 fb-39 metric, multi-hop 결과의 citations 도 동일 평가.
|
||||
- **answer correctness**: `expected_answer_contains` 의 substring 모두 등장 시 1, 아니면 0. 단순 metric — semantic match 아님 (eval LLM 도입은 별 작업).
|
||||
- **citation coverage**: `expected_sources` 중 actual citations 에 등장하는 비율.
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||||
|
||||
baseline (현 single-pass) → 각 metric 측정 → PR-2/3 머지 후 재측정 → Δ 보고.
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||||
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||||
## Out of scope (future PR)
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||||
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||||
- LLM 기반 semantic eval (answer 의 의미 일치도 측정 — gpt-4 같은 strong eval-LLM 필요)
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||||
- Graph-based retrieval (chunk 간 link 추출 + 그래프 traversal) — fb-41 spec 의 alternative axis A3 였음, 사용자가 query decomposition 선택
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||||
- ReAct-style tool calling (LLM 이 직접 `retrieve(query)` tool invocation) — 현재 decide loop 가 비슷한 동작이지만 tool calling protocol 자체는 도입 안 함
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||||
- Heuristic auto-detect (`--multi-hop-auto`) — judge LLM 도입 비용 + 잘못된 분기 위험. 향후 사용자 도그푸딩 결과 기반 재검토
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||||
- multi-turn (`history`) + multi-hop combined 의 prompt budget 최적화 — orthogonal 결합 자체는 PR-2 부터 지원, prompt token 한도 정밀 조절은 별 PR
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||||
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||||
## 검증 (각 PR 별)
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||||
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| PR | Test |
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|----|------|
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||||
| PR-1 | 15 question golden fixture parse OK + single-pass baseline metric 출력 |
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||||
| PR-2 | `ask_multi_hop` integration test (decompose mock + 2 retrieve mock + synthesize mock) + `AskOpts.multi_hop=false` 시 기존 path 호출 회귀 |
|
||||
| PR-3 | dynamic iter (depth 2-3) 통합 test, `max_depth` cap 동작, `decide` JSON parse failure → forced synthesize |
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||||
| PR-4 | `kebab ask --multi-hop --json` 의 stdout 에 `Answer.hops` 등장 |
|
||||
| PR-5 | `mcp__kebab__ask` 의 `multi_hop: true` argument tools/call 통과 |
|
||||
| PR-6 | TUI test — Ctrl-M toggle, hop trace render |
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||||
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||||
## Cross-link
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||||
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||||
- Spec stub: `tasks/p9/p9-fb-41-multi-hop-reasoning.md`
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||||
- 의존: fb-39 eval foundation (P@k metric 인프라) — 이미 머지됨
|
||||
- Sister: fb-15 (multi-turn, history) — orthogonal, combined 가능
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||||
- 관련 wire: `answer.v1` (additive `hops`), `error.v1` (신규 code `multi_hop_decompose_failed`)
|
||||
- 관련 design 절: §3.8 RAG — 본 spec 가 sub-section "Multi-hop" 으로 갱신 예정 (PR-3 또는 PR-4 시점에 frozen design doc update)
|
||||
122
fixtures/multi_hop_golden.yaml
Normal file
122
fixtures/multi_hop_golden.yaml
Normal file
@@ -0,0 +1,122 @@
|
||||
# Multi-hop golden query suite for `kebab eval run` (fb-41 baseline + post-merge Δ).
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||||
#
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||||
# Sister to `fixtures/golden_queries.yaml` (single-pass). Same `GoldenQuery`
|
||||
# shape (kebab_eval::types::GoldenQuery) so the existing runner can ingest
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||||
# both fixtures without code changes — the multi-hop pipeline (fb-41 PR-2+)
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||||
# will dispatch on AskOpts.multi_hop, NOT on the fixture file.
|
||||
#
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||||
# Curators: `expected_chunk_ids` / `expected_doc_ids` MUST refer to real
|
||||
# rows in the active workspace's SQLite store at run time. Leave empty
|
||||
# until you have ingested the corpus (`kebab ingest` over the kebab repo
|
||||
# itself). The runner skips metrics that need ground-truth refs.
|
||||
#
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||||
# fb-41 measurement protocol:
|
||||
# 1) Pre-PR-2 (current binary, single-pass): baseline run → capture
|
||||
# P@5, P@10, must_contain pass rate, citation_coverage.
|
||||
# 2) Post-PR-3 (multi-hop enabled): same fixture, AskOpts.multi_hop=true
|
||||
# → re-run → Δ vs baseline.
|
||||
# 3) Cross-doc + intra-doc questions are the ones we expect to improve.
|
||||
# Single-fact negatives detect multi-hop regression (added LLM hops
|
||||
# should not make simple lookups worse).
|
||||
#
|
||||
# Question buckets (5 / 5 / 5):
|
||||
# - `mh-c-*` — cross-doc multi-hop (README + HANDOFF + design doc, two
|
||||
# or more docs needed)
|
||||
# - `mh-i-*` — intra-doc multi-hop (same doc, two sections joined)
|
||||
# - `mh-s-*` — single-fact negative (multi-hop should not regress)
|
||||
|
||||
# ── Cross-doc multi-hop ──────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
- id: mh-c-001
|
||||
query: "kebab 가 지원하는 모든 미디어 타입 (markdown / image / pdf / code) 과 각 타입의 chunker_version 은?"
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||||
lang: ko
|
||||
must_contain: ["markdown", "image", "pdf", "chunker_version"]
|
||||
difficulty: multi-hop
|
||||
|
||||
- id: mh-c-002
|
||||
query: "v0.17.0 의 trigram tokenizer migration (V007) 가 한국어 lexical 검색에 미친 영향과, 그로 인해 발생한 heading_path_json 노이즈 문제는 어떤 후속 release 에서 해결됐나?"
|
||||
lang: ko
|
||||
must_contain: ["trigram", "heading_path", "v0.17.2", "column filter"]
|
||||
difficulty: multi-hop
|
||||
|
||||
- id: mh-c-003
|
||||
query: "kebab 의 RAG pipeline 에서 LLM endpoint timeout 노브 (`request_timeout_secs`) 가 LLM 과 OCR 두 곳에 별도로 존재하는데, 둘이 분리된 이유와 각각의 default 값은?"
|
||||
lang: ko
|
||||
must_contain: ["request_timeout_secs", "models.llm", "image.ocr", "300"]
|
||||
difficulty: multi-hop
|
||||
|
||||
- id: mh-c-004
|
||||
query: "kebab MCP server (fb-30) 가 노출하는 tool 의 개수와 각 tool 이 호출하는 kebab-app facade fn 은? mutation tool (fb-31) 도입 후 read-only 정책은 어떻게 변경됐나?"
|
||||
lang: ko
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must_contain: ["search", "ask", "schema", "doctor", "ingest_file", "ingest_stdin"]
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difficulty: multi-hop
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- id: mh-c-005
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query: "kebab 의 wire schema v1 에 정의된 모든 schema id 의 목록과, 그 중 fb-32 가 추가한 staleness 필드 (`indexed_at`, `stale`) 가 어떤 schema 들에 etched 됐는지?"
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lang: ko
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must_contain: ["schema_version", "indexed_at", "stale", "search_hit", "citation"]
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difficulty: multi-hop
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# ── Intra-doc multi-hop ──────────────────────────────────────────────
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- id: mh-i-001
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query: "design doc §3 chunking 의 boundary 규칙과 §5 storage 의 chunk_id recipe — 두 절이 어떻게 cascade 로 연결되는가?"
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lang: ko
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must_contain: ["chunker_version", "policy_hash", "chunk_id"]
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difficulty: multi-hop
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- id: mh-i-002
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query: "HANDOFF.md 의 phase 로드맵 표에서 P10 의 현재 status 와, 같은 doc 의 다음 task 후보 절에 등장하는 미구현 fb-* 항목들?"
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lang: ko
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must_contain: ["P10", "fb-41"]
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difficulty: multi-hop
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- id: mh-i-003
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query: "README 의 kebab ingest 명령이 지원한다고 명시한 모든 확장자와, 같은 README 의 Configuration 절에 등장하는 `workspace.exclude` default pattern 의 관계?"
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lang: ko
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must_contain: [".md", ".pdf", ".png", "workspace.exclude"]
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difficulty: multi-hop
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- id: mh-i-004
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query: "CLAUDE.md 의 facade rule (kebab-app 만 UI binary 가 import 가능) 과, 같은 doc 의 Allowed / forbidden deps 절에서 kebab-core 의 의존성 제약 — 두 규약이 어떻게 일관성 있게 작동하는가?"
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lang: ko
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must_contain: ["kebab-app", "kebab-core", "facade"]
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difficulty: multi-hop
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- id: mh-i-005
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query: "p10 의 tier 1 AST chunker 와 tier 3 paragraph fallback 의 차이, 그리고 둘이 같은 file 에 적용되는 dispatch 순서?"
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lang: ko
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must_contain: ["AST", "paragraph", "fallback"]
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difficulty: multi-hop
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# ── Single-fact negative (regression detection) ──────────────────────
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- id: mh-s-001
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query: "kebab 의 default embedding model 은?"
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lang: ko
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must_contain: ["multilingual-e5-large"]
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difficulty: easy
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- id: mh-s-002
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query: "kebab 의 license 는?"
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lang: ko
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must_contain: ["MIT", "Apache"]
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difficulty: easy
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- id: mh-s-003
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query: "kebab.sqlite 파일의 default 위치는?"
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lang: ko
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must_contain: ["~/.local/share/kebab", ".local/share"]
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difficulty: easy
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- id: mh-s-004
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query: "kebab tui 의 mode machine 에서 NORMAL → INSERT 토글 키는?"
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lang: ko
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must_contain: ["i"]
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difficulty: easy
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- id: mh-s-005
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query: "kebab 의 RRF k 파라미터 default 값은?"
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lang: ko
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must_contain: ["60"]
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difficulty: easy
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