RAG Query

Query the RAG knowledge base (Qdrant kb_main) by semantic search. Returns top-k chunks with text, doc_id, source, text_type, topic_tags.

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File contents

rag-query

Usage

# 最简单:位置参数作为查询
node skills/rag-query/scripts/query.mjs "渗透测试流程"

# 显式传参 + 控制 top-k 和 topic-tags
node skills/rag-query/scripts/query.mjs \
  --query "TCP/IP 模型" \
  --top-k 5 \
  --topic-tags "net_basic,protocol"

Parameters

Param Required Example Description
--query yes* "渗透测试流程" 查询字符串;也可以作为第一个位置参数
--top-k no 5 返回片段数量,默认 5
--topic-tags no "net_basic,protocol" 逗号分隔标签,用于按 topic_tags 过滤
--collection no "kb_main" Qdrant collection 名称,默认 kb_main

输出为 JSON 数组,每个元素包含 text、doc_id、source、text_type、topic_tags 字段,可直接注入 Agent 上下文使用。

dvcrn/openclaw-skills-marketplace/tree/main/plugins/seal-re--rag-query/skills/rag-query commit 85e863a18e

Frequently asked questions

npx skillmds@latest add dvcrn/rag-query