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>
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