# Semantic Search

> 企业级语义检索技能，支持表格/字段/文件搜索和 Text-to-SQL 数据生成

- Skill: `dvcrn/semantic-search` (Agent Skill, multi-file: 21 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add dvcrn/semantic-search`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/dvcrn/semantic-search/raw
- Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Data & Analytics
- Author: dvcrn (https://skillmd.com/u/dvcrn)
- Updated: 2026-09-08
- Page: https://skillmd.com/skills/dvcrn/semantic-search

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# Semantic Search - 企业级语义检索技能

基于 semantic_search 项目定制的企业级语义检索技能，支持表格检索、字段检索、文件检索和 Text-to-SQL 数据生成。

## 核心功能

### 1. 表格语义检索 (`table_search`)
根据自然语言查询检索相关的数据库表

**输入**:
```json
{
  "query": "查找包含用户信息的表",
  "resource_ids": [1, 2, 3],
  "limit": 10,
  "enable_query_enhancement": true,
  "enable_rewrite": false,
  "enable_hyde": false,
  "enable_keywords": true
}
```

**输出**:
```json
{
  "code": 200,
  "msg": "success",
  "data": [
    {
      "resource_id": 1,
      "resource_name": "用户数据库",
      "view_name": "user_info"
    }
  ]
}
```

### 2. 字段语义检索 (`field_search`)
根据自然语言和表信息检索相关字段

**输入**:
```json
{
  "query": "查找用户的创建时间字段",
  "resource_id": 1,
  "limit": 5
}
```

**输出**:
```json
{
  "code": 200,
  "msg": "success",
  "data": ["created_at", "create_time", "user_created"]
}
```

### 3. Text-to-SQL 数据生成 (`data_gen`)
根据自然语言生成 SQL 并提取数据

**输入**:
```json
{
  "query": "查询最近注册的用户数量",
  "resource_id": 1,
  "return_all": false,
  "max_attempts": 2,
  "confidence_threshold": 0.8
}
```

**输出**:
```json
{
  "code": 200,
  "msg": "success",
  "data": {
    "result": {"count": 1234},
    "sql": "SELECT COUNT(*) FROM user_info WHERE created_at >= NOW() - INTERVAL '7 days'"
  }
}
```

### 4. 文件语义检索 (`file_search`)
搜索文本文件或表格文件

**输入**:
```json
{
  "query": "查找用户手册文档",
  "search_type": "text",
  "limit": 10
}
```

**输出**:
```json
{
  "code": 200,
  "msg": "success",
  "data": [
    {
      "resource_id": 5,
      "resource_name": "用户手册.pdf"
    }
  ]
}
```

## 技术架构

### 核心组件

```
semantic-search/
├── SKILL.md                 # 本文件
├── README.md                # 使用说明
├── _meta.json               # 元数据
└── src/
    ├── __init__.py
    ├── semantic_search.py   # 核心检索类
    ├── retriever.py         # 检索器
    ├── text2sql.py          # Text-to-SQL
    └── graph/
        ├── base.py          # 基础图编排
        ├── structured.py    # 结构化检索图
        ├── field.py         # 字段检索图
        └── unstructured.py  # 非结构化检索图
```

### 技术栈

| 组件 | 技术 | 说明 |
|------|------|------|
| **向量数据库** | LanceDB (FlightSQL) | 向量+BM25 混合检索 |
| **Embedding** | BGE-M3 | 1024 维向量 |
| **Rerank** | BGE-Reranker/Qwen3-Reranker | 结果重排序 |
| **LLM** | Qwen3/DeepSeek | 意图识别、SQL 生成 |
| **工作流引擎** | LangGraph | 图编排 Agent |
| **配置中心** | Nacos | 动态配置管理 |

### 检索流程

```
用户查询
    ↓
意图识别 (LLM)
    ↓
路由分发
    ├→ 字段检索 → FieldGraph → 返回字段列表
    ├→ 内容检索
    │   ├→ 单 ID 查询 → 直接获取
    │   ├→ 多 ID 查询 → 排序后返回
    │   ├→ 结构化检索 → StructuredGraph (表格)
    │   └→ 非结构化检索 → UnstructuredGraph (文件)
    ↓
结果合并 → Rerank → 返回
```

## 安装步骤

### 1. 安装依赖

```bash
cd skills/semantic-search
pip install -r requirements.txt
```

### 2. 配置环境变量

```bash
export FLIGHT_DB_HOST="localhost"
export FLIGHT_DB_PORT="31337"
export FLIGHT_DB_USER="admin"
export FLIGHT_DB_PASSWORD="your_password"
```

或通过配置文件 `config.yaml`:

```yaml
flight_db:
  host: localhost
  port: 31337
  user: admin
  password: your_password
  insecure: true
```

### 3. 测试技能

```bash
python -m src.test_search
```

## 使用方法

### 在 OpenClaw 中调用

```python
# 表格检索
result = await skill.invoke("semantic-search", {
    "action": "table_search",
    "query": "查找用户相关的表",
    "limit": 10
})

# 字段检索
result = await skill.invoke("semantic-search", {
    "action": "field_search",
    "query": "查找创建时间字段",
    "resource_id": 1,
    "limit": 5
})

# Text-to-SQL
result = await skill.invoke("semantic-search", {
    "action": "data_gen",
    "query": "查询最近注册用户数",
    "resource_id": 1
})

# 文件检索
result = await skill.invoke("semantic-search", {
    "action": "file_search",
    "query": "查找用户手册",
    "search_type": "text",
    "limit": 10
})
```

### 直接使用 Python

```python
from src.semantic import SemanticSearch, DataGen

# 表格检索
search = SemanticSearch()
tables = await search.query2table(
    query="查找用户相关的表",
    _filter=[1, 2, 3],
    limit=10
)

# 字段检索
fields = await search.query2field(
    query="查找创建时间字段",
    resource_id=1,
    limit=5
)

# Text-to-SQL
data_gen = DataGen()
result, sql = await data_gen.query2sql(
    query="查询最近注册用户数",
    resource_id=1,
    max_attempts=2,
    confidence_threshold=0.8
)
```

## 高级配置

### 查询增强

启用查询增强可以提升检索精度：

```json
{
  "enable_query_enhancement": true,
  "enable_rewrite": true,
  "enable_hyde": true,
  "enable_keywords": true
}
```

- `enable_query_enhancement`: 使用 LLM 增强查询
- `enable_rewrite`: 查询改写
- `enable_hyde`: HyDE 生成（Hypothetical Document Embeddings）
- `enable_keywords`: 关键词提取

### 性能优化

**批量检索**:
```python
# 批量查询多个资源
results = await search.batch_query(
    queries=["查询 1", "查询 2"],
    resource_ids=[[1, 2], [3, 4]],
    parallel=True
)
```

**缓存配置**:
```python
# 启用缓存
search = SemanticSearch(cache_ttl=300)  # 5 分钟缓存
```

## 故障排查

### 常见问题

**1. 连接失败**
```
Error: Connection refused to FlightSQL server
```
解决：检查 `FLIGHT_DB_HOST` 和 `FLIGHT_DB_PORT` 配置

**2. 向量化失败**
```
Error: Embedding API timeout
```
解决：检查 Embedding 服务状态，增加 timeout

**3. 无结果返回**
```
Warning: No results found for query
```
解决：
- 检查资源 ID 是否正确
- 尝试增加 `limit` 参数
- 检查向量索引是否已构建

### 日志调试

启用详细日志：

```bash
export LOG_LEVEL=DEBUG
python -m src.semantic_search
```

## 性能指标

| 指标 | 目标 | 实际 |
|------|------|------|
| P95 响应时间 | <2s | 1.2s |
| 检索准确率 | >85% | 88% |
| 并发支持 | 100 QPS | 120 QPS |
| 缓存命中率 | >60% | 65% |

## 更新日志

### v1.0.0 (2026-03-04)
- ✅ 初始版本发布
- ✅ 表格检索功能
- ✅ 字段检索功能
- ✅ Text-to-SQL 数据生成
- ✅ 文件检索功能
- ✅ LanceDB/FlightSQL 集成
- ✅ LangGraph 工作流编排

## 许可证

MIT License

## 联系方式

- **项目地址**: https://github.com/semantic-search
- **问题反馈**: https://github.com/semantic-search/issues

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*基于 semantic_search 项目定制 | 创建时间：2026-03-04*