一：问题也为结构化数据表，对应文档结构传统“查询改写” 只是将问题转为另一段字符串。不存在任何结构化描述：不知道“问题具备何种形态”、“查询范围是什么”、“能否拆分为多个子问题”。当团队需要新增能力（处理否定条件、复合问题、区间查询）时，只能不断追加提示词规则。运行半年后，提示词充斥几十条零散规则，审计时无法追溯每条规则的生效链路。新做法：通过解析器parser将问题解析为question_df中的一行数据。生效关键在于文档侧（line_df、toc_df、span_df）也是数据表、支持关联查询，检索变为问题表＋文档表的筛选匹配例子 ：用户提问「保费金额是多少，续保截止日期是什么时候？」传统方式：直接向量化整句问题，再对文档片段做相似度排序。新方案：在question_df数据表生成一行记录，包含如下字段关