tomevault-io 知识库检索 Skill（kb-search）
智能知识库检索助手，支持 Agentic 和 Indexed 双模式自动切换。
触发条件
用户问题涉及以下场景时激活本 Skill：
- "从知识库查找/检索信息"
- "在文档中搜索..."
- "查找资料/文档..."
- "帮我找一下关于..."
输入参数
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| query | str | 必填 | 用户查询 |
| knowledge_dir | str | "knowledge/" | 知识库根目录 |
| mode | str | "auto" | 检索模式：auto/agentic/indexed |
| max_rounds | int | 5 | 最大检索轮数（Agentic 模式） |
输出
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| answer | str | 回答内容 |
| sources | list[Source] | 引用来源（文件路径 + 位置） |
| confidence | float | 置信度 (0-1) |
工作流程
Agentic 模式（小规模知识库）
读取目录索引
- 读取
knowledge_dir/data_structure.md了解知识库结构 - 识别子目录和文件用途
- 读取
选择候选文件
- 根据查询内容选择最相关的目录和文件
- 递归进入子目录获取更多候选
渐进式检索（最多 max_rounds 轮）
- Round 1: 使用初始关键词 grep 搜索
- Round 2: 扩展同义词和相关词
- Round 3: 扩展上下文范围
- Round 4: 跨文件关联检索
- Round 5: 最终确认
组织答案
- 汇总检索结果
- 标注引用来源
Indexed 模式（大规模知识库）
查询分析
- 识别查询类型（精确匹配/语义搜索/因果推理）
- 选择检索策略组合
并行检索
- BM25 稀疏检索
- Vector 向量检索（HNSW）
- Graph 图检索（PPR，可选）
结果融合
- RRF 融合多路检索结果
- LLM 重排序
生成答案
- CRAG 验证相关性
- 生成最终答案
Hooks
PreToolUse (Read/Glob/Grep)
在执行检索工具前，注入知识库上下文信息：
- 当前知识库路径
- 搜索策略提示
PostToolUse
在工具执行后，记录检索进度和结果统计。
Stop
在停止前验证是否找到了有效答案，提示未完成的检索任务。
示例
示例 1: 简单查询
用户: 什么是 RAG?
Skill: 使用 Agentic 模式，在知识库中搜索 "RAG" 相关内容
输出: RAG (Retrieval-Augmented Generation) 是一种...
来源: knowledge/concepts/rag.md
示例 2: 复杂分析
用户: 分析 2023 年销售趋势
Skill: 使用 Indexed 模式，结合向量搜索和图检索
输出: 根据财务报告分析，2023 年销售呈现...
来源: knowledge/reports/2023_annual.pdf, knowledge/data/sales.xlsx
注意事项
文件格式处理
- 遇到 PDF/Excel 文件时，先读取对应的 references 文档学习处理方法
- 避免直接读取整个大文件
Token 优化
- 使用 grep 定位后只读取匹配附近的上下文
- 设置合理的 chunk_limit 避免过多 token 消耗
来源引用
- 始终标注信息来源
- 包含文件路径和大致位置
Input Schema
{
"type": "object",
"properties": {
"query": {
"type": "string",
"description": "User query to search in knowledge base"
},
"knowledge_dir": {
"type": "string",
"default": "knowledge/",
"description": "Root directory of the knowledge base"
},
"mode": {
"type": "string",
"enum": ["auto", "agentic", "indexed"],
"default": "auto",
"description": "Search mode"
},
"max_rounds": {
"type": "integer",
"default": 5,
"description": "Maximum search iterations"
}
},
"required": ["query"]
}
Output Schema
{
"type": "object",
"properties": {
"answer": {
"type": "string",
"description": "Generated answer"
},
"sources": {
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"file_path": { "type": "string" },
"location": { "type": "string" },
"snippet": { "type": "string" }
}
}
},
"confidence": {
"type": "number",
"description": "Confidence score (0-1)"
}
}
}
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