在大型语言模型驱动的检索增强生成系统中，查询解析阶段常因文档结构复杂导致检索精度下降。技术界近期提出循环工程概念，将其视为超越提示词与上下文工程的下一代生产级人工智能范式。该范式核心在于构建围绕大模型的有界反馈循环，以显著提升企业文档智能的落地质量。 在检索解析环节，循环工程引入最小化澄清机制。当解析器识别到关键结构字段缺失时，系统自动拦截并生成定向询问。用户回复后，模型基于补充输入重新解析，将章节提示或页码范围写入标准数据模式，随后将完整结果交付检索模块。该机制已在保险政策、商业合同等场景中验证，通过单次交互消除歧义，大幅降低检索噪声并保障生成质量。 该技术明确区别于多轮自主代理模式。循环逻辑由工程师预设，严格限定于查询解析前端，仅执行一次澄清往返，确保延迟可控且完全基于执行状态进行定向修正。此举标志着人工智能工程重心从优化单次调用转向设计系统级反馈闭环，为高可靠企业级应用提供了标准化实现路径。