Skill: 54lynnn/knowledge-rag (version 1.5.4)

--- name: knowledge-rag version: "1.5.4" description: "个人知识库：存笔记、搜内容。用自然语言搜本地文档，不用记文件名。跟 AI 说'把这段存到知识库'自动保存并建索引。推荐搭配 Bilibili Auto Transcript：视频转录自动入库，转完即搜。" metadata: openclaw: emoji: "📖" requires: bins: ["python3", "ollama"] install: - id: "ollama" kind: "system" label: "安装 Ollama（向量引擎）" url: "https://ollama.com/download" - id: "embed-model" kind: "shell" label: "下载推荐向量模型（千问3 Embedding 0.6B，约 640MB）" command: "ollama pull qwen3-embedding:0.6b" - id: "auto-index-cron" kind: "shell" optional: true label: "（可选）开启自动索引——每30分钟扫描新文件" command: "echo '提示：安装后可运行 openclaw cron add 定时运行 index_knowledge.py 实现自动索引'" --- # 📖 Knowledge RAG 用自然语言搜索你的笔记和文档，像问 ChatGPT 一样问你的私人知识库。 --- ## 🚀 安装启动 ```bash # 1. 安装 Ollama curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh # 2. 拉取推荐模型（千问3 Embedding，中文最优） ollama pull qwen3-embedding:0.6b # 3. 启动（自动完成环境检测、依赖安装、打开浏览器） python3 start.py ``` 打开 `http://localhost:5777` → 文件丢到 `~/workspace/knowledge/` → 管理页点「重新索引」→ 搜索页开搜。 ### 可选：开启自动索引 新增文件后不用每次都手动点重新索引，设个定时任务每30分钟自动扫描： ```bash openclaw cron add \ --name "knowledge-rag 自动索引" \ --every 1800000 \ --message "运行索引检查：python3 scripts/index_knowledge.py" \ --silent ``` --- ## 📂 知识库目录 ``` ~/workspace/knowledge/ ├── notes/ ← 技术笔记、读书笔记 ├── bilibili/ ← B站转录 ├── wechat-articles/ ← 公众号文章 ├── other/ ← 其他文档 └── （可建任意子目录，去设置页添加） ``` 支持 `.txt` / `.md` 文件。 --- ## 🔍 搜索方式 ### 直接问我 > "帮我搜笔记里关于 Docker 的部分" > "知识库里有没有讲 Transformer 的文章？" 我会自动调搜索，带原文回答。 ### 命令行 ```bash python3 scripts/query_knowledge.py "你的问题" python3 scripts/query_knowledge.py "微服务" --source bilibili --top 5 python3 scripts/query_knowledge.py --stats ``` 新增文件后运行索引即可： ```bash python3 scripts/index_knowledge.py # 增量 python3 scripts/index_knowledge.py --force # 全量重建 ``` --- ## 📝 Agent 存知识规范 当用户说"把这段存到知识库"，按以下规则操作： | 内容类型 | 存放目录 | 文件名 | |---------|---------|--------| | 技术笔记、概念解释 | `notes/` | 中文描述.md | | B站视频转录 | `bilibili/` | 自动处理 | | 公众号、网页文章 | `wechat-articles/` | 文章标题.md | | 其他 | `other/` | 内容摘要.md | 保存后运行 `python3 scripts/index_knowledge.py` 更新索引。 --- ## 🔧 切换模型 在设置页修改 `embed_model` 字段： | 场景 | 模型 | 大小 | |------|------|------| | 中文为主（推荐） | `qwen3-embedding:0.6b` | 640MB | | 多语言 | `bge-m3` | 1.2GB | | 最小体积 | `nomic-embed-text` | 274MB | 改完后点「重新索引」，系统自动检测并全量重建。 --- ## 🧑‍💻 环境检测（给 AI 助手的指引） 用户首次使用或出问题时，按顺序排查： 1. **Ollama 是否安装？** → `ollama --version`，否则引导去 https://ollama.com/download 2. **千问3 模型是否下载？** → `ollama list | grep qwen3-embedding`，否则 `ollama pull qwen3-embedding:0.6b` 3. **索引模型是否匹配？** → 读 `~/workspace/knowledge/.rag_data/model_meta.json`，不匹配则提示重建 快速诊断： ```bash curl -s http://localhost:8768/api/stats | python3 -c " import sys,json; d=json.load(sys.stdin) em = d.get('embed_model',{}) print(f'配置: {em.get(\"current\",\"?\")} | 索引: {em.get(\"stored\",\"?\")} ({em.get(\"stored_dim\",\"?\")}维)') print(f'状态: {\"✅ 正常\" if not em.get(\"mismatch\") else \"❌ 不匹配\"}')" ``` --- ## ⚠️ 注意事项 - 依赖 Ollama，首次下载模型约 640MB 需联网 - 仅支持纯文本（.txt / .md），不支持图片和 PDF - 删除文件后需重新索引才能从搜索结果移除 - 数据全部在 `~/workspace/knowledge/`，卸载不丢 ## 🎯 推荐搭配 **Bilibili Auto Transcript** — 装了这个 skill 后，B站视频转录完自动存到知识库，不用手动操作： ```bash clawhub install bilibili-auto-transcript ``` 转录的文件自动进 `~/workspace/knowledge/bilibili/`，转完即搜。


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