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DeterministicEmbedder（可换 BGE-M3 的接口位）+ kb_chunk 双索引写入 + 硬过滤→向量→关键词→RRF 重排管线 + kb_gap 缺口埋点（T-P2-03/04/06，TD-08）。 实现： - embedding.py：EmbeddingProvider Protocol + DeterministicEmbedder （sha256 种子→归一化 1024 维假向量，同文本同向量/异文本近似正交） + build_embedding_provider 工厂（未知模型名抛 CONFIG_ERROR）。 - repo.py：upsert_chunks（整实体先删后插，逐行带 embedding_model/version， 可重跑判据 T-P2-03）；hybrid_search（§8.3 CTE：硬过滤 published/ entity_types/occasion/avoid_body_shapes → <=> 余弦 topN → ts_rank topN → RRF）；record_gap（咨询锁串行化同 query+filter_ctx 的 hit_count 递增）。 - rerank.py：RRF/权重/新鲜度纯数学（独立于 SQL 以便单测逐项断言）。 - service.py：RetrievalService.search 编排 embed→检索→（空结果）gap 埋点， SearchOutcome.degraded 标记降级。 测试：单测 +30（test_embedding 确定性/维度/归一化/工厂拒绝、test_rerank 公式逐项断言、test_retrieval_service 编排打桩）；集成 +5 （test_hybrid_retrieval：禁忌实体同文最近向量仍零出现、draft 零出现、 关键词路径、换模型整组替换、kb_gap hit_count=2、partial 索引 EXPLAIN 验证）。 全绿：ruff / mypy(retrieval+shared+domain) / lint-imports / 268 单测 / 21 集成。 偏差说明： 1) 新增 rerank.py（任务文档只点名 embedding/repo/service，但重排数学必须 不连库可单测，独立模块是最低成本实现，仍属 packages/retrieval/**）。 2) upsert_chunks 的 upsert 粒度是实体（先删后插）：kb_chunk 无业务自然键， 行级 ON CONFLICT 不可行；换模型名=新版本整组替换，不留旧版本残向量。 3) 禁忌过滤用 COALESCE(attrs->avoid_body_shapes, '[]')兜底：jsonb NULL 的 ? 运算结果是 NULL，直接 NOT 会把未声明禁忌的好实体一并排除。 4) 关键词路过滤用 tsv @@ tsquery 而非 ts_rank>0：ts_rank 对不匹配文本返回 ~1e-20 正 epsilon，阈值过滤会把无关 chunk 全放进关键词路。 5) RRF 分量按 1/(k+1) 归一到 (0,1]，使 0.45/0.2/0.25/0.1 权重量纲可比 （原始倒数 0.45×1/61 与规则项 0.25×1 完全不可比）。
packages/retrieval/ — 向量与混合检索
架构 §8.3。进程内包，CPU + PostgreSQL，无 HTTP 路由（被 agent / report 的 service 调用）。
模块
embedding.py：EmbeddingProviderProtocol +DeterministicEmbedder（测试/dev 的确定性假实现，sha256 种子 → 归一化 1024 维向量）+ 工厂。 真实 BGE-M3 ONNX 加载是后续任务（kb_embedding_device已预留）。repo.py：kb_chunk/kb_gap数据访问。一条 CTE 完成硬过滤 + 向量召回（<=>余弦）+ 关键词召回（ts_rank）。rerank.py：RRF 融合重排的纯数学（单测逐项断言，不连库）。service.py：编排 embed → 检索 →（无结果）gap 埋点。
管线：
硬过滤(SQL WHERE) → 向量召回(pgvector) → 关键词召回(tsvector)
→ RRF 融合 + 权重重排 → 输出 ScoredChunk；空结果落 kb_gap
重排权重（可配置，需用黄金集调参）：
最终分 = 0.45×向量 + 0.2×关键词 + 0.25×规则权重 + 0.1×新鲜度
两条不能妥协的要求
- 硬过滤零漏（FR-KB-06 / T-P2-04）：draft/禁忌实体必须在 SQL 的
WHERE 里排除，不能靠权重压低 —— 这是过滤问题，不是排序问题。
集成测试
tests/integration/test_hybrid_retrieval.py断言"禁忌实体 即使向量最近也绝不出现"。 - 规则命中要有明显加权：专业规则的可信度高于语义相似度（
rule_boost接口已留，规则引擎联动属后续任务）。 - p95 < 200ms（NFR-PERF-06）。