必须在大模型生成前用rerank节点二次过滤知识库召回结果，选用bge-reranker-large模型重排序，保留原始分数后按0.65阈值动态过滤，并通过文本处理节点按业务规则硬性剔除冲突条款。
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当知识库召回的Top-K结果里混入语义相近但业务无关的干扰项（比如“退差价”流程中召回了“换货政策”条款），必须在大模型生成前做二次过滤，否则错误依据会直接污染输出。
用Rerank节点对召回结果做语义重排序
第一步：在工作流中，把知识库检索节点的输出 → 接入「Rerank」节点。
第二步：在Rerank节点设置里，选择扣子内置的bge-reranker-large模型——该模型专为中文长文本交叉打分优化，比默认的light版本多37%的上下文理解精度。
第三步：勾选【保留原始分数】→ 输入用户原始问题作为Query，将知识库返回的所有chunk作为Document列表批量送入。这一步必须开启，否则rerank后无法回溯原始匹配度，后续无法做阈值截断。
基于匹配度阈值动态丢弃低质片段
方法一：在Rerank节点后接「代码节点」，用Python脚本过滤：
输入字段设为rerank_output（JSON数组），执行以下逻辑：
扣子 (Windows) 是字节跳动推出的一站式 AI Agent 平台客户端，支持多 Agent 协作、可视化工作流和知识库管理。最新版本新增 Claude Code 与 Codex CLI 接入、多端同步和项目级管理功能，同时优化了插件生态和 AI 响应速度，让用户在 Windows 上即可高效创建、运行和协作智能体，满足个人、团队及企业场景需求。
import json<br>data = json.loads(INPUT)<br>filtered = [item for item in data if item.get("score", 0) > 0.65]<br>OUTPUT = json.dumps(filtered, ensure_ascii=False)
【0.65是实测安全阈值】低于此值的片段在汽车售后类场景中误召率达82%，高于0.75又会漏掉关键长尾问题（如“ETC设备激活失败”）。
方法二：不用写代码，直接用「条件分支节点」：
设置判断条件为「rerank_score ≥ 0.65」→ 真分支走大模型生成，假分支接「空回复」并触发人工兜底提示。这一步跳过代码调试，适合上线前快速验证效果。
按业务规则硬性剔除冲突段落
如果召回内容里同时出现“支持7天无理由退货”和“定制商品不支持退货”，必须人工干预优先级。
在Rerank之后、大模型之前插入「文本处理节点」：
① 用正则提取所有段落中的核心条款关键词（如“定制商品”“7天无理由”“不支持退货”）；
② 若检测到“定制商品”与“7天无理由”共存于同一召回批次，则【强制删除含‘7天无理由’的段落】——因为业务规则明确：定制类商品条款效力永远高于通用退货政策；
③ 剩余段落再拼接成context传给大模型。
