📖 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。

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🚀 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:8b

# 3. 创建虚拟环境并安装依赖
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install numpy requests fastapi pydantic uvicorn PyPDF2 pdfplumber python-docx

# 4. 启动
.venv/bin/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：cd ~/.openclaw/workspace/skills/knowledge-rag && .venv/bin/python3 scripts/index_knowledge.py" \
  --silent

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📂 知识库目录#

text

~/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 / .pdf（文字版）/ .docx 文件。

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🔍 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

.venv/bin/python3 scripts/query_knowledge.py "你的问题"
.venv/bin/python3 scripts/query_knowledge.py "微服务" --source bilibili --top 5
.venv/bin/python3 scripts/query_knowledge.py --stats

新增文件后运行索引即可：

bash

.venv/bin/python3 scripts/index_knowledge.py          # 增量
.venv/bin/python3 scripts/index_knowledge.py --force  # 全量重建

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📝 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.mdB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 .venv/bin/python3 scripts/index_knowledge.py 更新索引。

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🔧 切换模型#

在设置页修改 embed_model 字段：

场景模型大小✅ 推荐（质量最高）qwen3-embedding:8b4.7GB轻量（CPU友好）qwen3-embedding:0.6b640MB多语言bge-m31.2GB最小体积nomic-embed-text274MB

改完后点「重新索引」，系统自动检测并全量重建。

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🧑‍💻 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:8b
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 | .venv/bin/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\"}')"

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⚠️ 注意事项#

• 依赖 Ollama，首次下载模型约 640MB 需联网
• PDF 支持 文字版 PDF（PyPDF2 优先提取，失败自动降级到 pdfplumber），纯图像版 PDF 暂不支持
• DOCX 支持通过 python-docx 提取段落文字和表格内容
• PDF/DOCX 解析需先创建虚拟环境： python3 -m venv .venv && .venv/bin/pip install PyPDF2 pdfplumber python-docx
• 仅支持纯文本内容，不支持图片和 PDF 中的图像
• 删除文件后运行「重新索引」即可从搜索结果移除（增量索引自动清理已删除文件，无需 --force）
• 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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📦 开源 & 交流#

• GitHub： github.com/54Lynnn/knowledge-rag（⭐️ Star 支持）
• ClawHub： clawhub.ai/54lynnn/knowledge-rag
• QQ 群：120363664（欢迎扫码加入交流）