近期，企业文档智能开源项目发布循环工程方案，旨在解决企业级检索增强生成系统在处理超长文档时面临的精度瓶颈与算力损耗问题。传统检索增强生成依赖全量文本嵌入与相似度排序，在应对结构复杂、关键词交叉的长文档时极易产生信息混杂，导致生成结果模糊。该方案创新性地引入自上而下的分层检索机制，模拟人类专家阅读习惯，将冗长目录转化为逐层递进的决策循环。系统每次仅向大语言模型推送当前层级的精简条目，由模型评估后选择最相关分支并自动展开下级节点，直至定位至目标章节或满足终止条件。此机制彻底避免了全量数据堆叠，在保证检索精准度的同时，大幅降低上下文窗口消耗与算力成本。该循环内置明确的触发、终止与状态恢复逻辑，且具备天然层级扩展能力，可无缝衔接多文档集合管理。目前，核心代码与测试框架已公开托管，为构建高可用企业文档智能平台提供了关键架构支撑。