基于阿里云百炼、FAISS 和 BM25 的知识库#

这个 skill 用于配合 OpenClaw 自己的模型，维护目录化知识库。OpenClaw 负责从原始文件中抽取文本，并生成摘要、做语义切片、生成 T2Q；Python 只负责消费已经准备好的文本文件，建立语义与 BM25 索引，并执行查询。

适用场景#

• 消费 OpenClaw 已经抽取好的文本文件
• 遍历某个知识库目录下的 chunks/ 和 t2q/ 建立或更新索引
• 对整个知识库执行重建索引，同时重建语义与 BM25 工件
• 在原始文档目录被删除后，从知识库级索引中移除对应数据
• 对指定知识库增加或删除保护词，并离线刷新 BM25 工件
• 对指定知识库做综合查询，默认同时使用语义与 BM25
• 对指定知识库显式做语义查询
• 对指定知识库显式做关键词查询
• 对全部知识库做综合、语义或关键词查询

运行规则#

• 先安装依赖： python3 -m pip install -r {baseDir}/requirements.txt
• 使用 Python 3.10+
• 百炼密钥推荐使用环境变量 BAILIAN_SK；脚本同时兼容历史变量名 BAILIAN-SK
• 向量模型固定为 text-embedding-v4
• 向量维度固定为 1024
• BM25 固定使用本地倒排索引和 jieba 分词
• 每个知识库的保护词单独存放在 /var/openclaw-kb/{kb}/protected_terms.json
• 可选重排模型固定为 qwen3-rerank
• 查询默认模式固定为 hybrid
• OpenClaw 必须先把原始文件抽取为文本，再进入这个 skill
• summary 必须是单行纯文本，保存为 summary.txt
• T2Q 只作为语义召回代理，最终查询结果只能返回真实 chunk
• BM25 只索引真实 chunk，不索引 t2q

安全边界#

• 这个 skill 不执行 shell、不下载远程脚本、不启动后台服务、不监听端口

• Python 只读写知识库目录下的本地文件，以及脚本显式传入的输入/输出路径

• index 需要联网生成 embedding； query --retrieval-mode semantic|hybrid 需要联网生成查询 embedding；任意模式启用 --rerank 时需要联网做重排；且只会向阿里云百炼官方接口发起 HTTPS 请求：

  • https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/embeddings
  • https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-api/v1/reranks

• 只有百炼密钥会被读取并放入对应请求的 Authorization 请求头；脚本不会收集或上传其他环境变量

• doctor 与 query --retrieval-mode keyword 不依赖网络，也不会读取百炼密钥

先读路径规范#

每次新增、抽取文本、摘要、切片、T2Q、索引、删除之前，必须先读 references/layout.md。

主文档不再重复展开所有命名细节。执行时以 layout.md 为准。

再读内容格式规范#

每次生成 summary.txt、 chunks/*.md、 t2q/*.md 之前，必须再读 references/content-rules.md。

主文档不再重复展开这三类内容的细节。执行时以 content-rules.md 为准。

路径最小约束#

知识库根目录默认是 /var/openclaw-kb，但可通过 --root-dir 覆盖。

每个知识库目录下的保护词文件固定为：

text

/var/openclaw-kb/{kb}/protected_terms.json

每次进入这个 skill 前，必须先算出这三个值：

• kb：知识库名，例如 regulation
• ts：上传时间戳，格式固定为 yyyyMMddhhmm
• safe_name：去掉危险字符后的文件基础名

只有先得到这三个值，后面的文本保存、摘要、切片、T2Q、索引才能继续。

• 当前文档目录固定为：

text

/var/openclaw-kb/{kb}/{ts}-{safe_name}

• OpenClaw 抽取出的文本文件、 summary.txt、 chunks/、 t2q/ 都必须放在这个目录下

职责拆分#

1. 文件保存#

这是 OpenClaw 的前置步骤，不调用 Python。

OpenClaw 需要：

• 先按 references/layout.md 算出目标目录和目标文件名
• 创建目录 /var/openclaw-kb/{kb}/{ts}-{safe_name}/
• 先从原始文件中抽取文本
• 将抽取结果保存为 /var/openclaw-kb/{kb}/{ts}-{safe_name}/{safe_name}.md

2. 文本前置条件#

这个 skill 不负责文件转文本。

进入摘要、切片、T2Q、索引之前，OpenClaw 必须已经把原始文件抽取成文本文件，推荐保存为：

text

/var/openclaw-kb/{kb}/{ts}-{safe_name}/{safe_name}.md

也兼容：

text

/var/openclaw-kb/{kb}/{ts}-{safe_name}/{safe_name}.txt

3. 摘要#

这是纯 skill 步骤，不调用 Python。

OpenClaw 读取已经抽取好的文本文件后，需要：

• 先读 references/content-rules.md
• 按规则生成 summary.txt
• 保存到当前文档目录里的 summary.txt

4. 切片#

这是纯 skill 步骤，不调用 Python。

OpenClaw 读取已经抽取好的文本文件后，需要：

• 按语义切分正文
• 每个切片输出为单独的 Markdown 文件
• 先读 references/content-rules.md
• 文件名和保存目录必须遵守 references/layout.md

注意：

• 只有在文本文件已经准备好的前提下，才进入这个 skill 的后续流程
• 这个 skill 自身不处理 doc/docx/pdf/ppt/xls/xlsx 到文本的转换

5. T2Q#

这是纯 skill 步骤，不调用 Python。

OpenClaw 需要：

• 针对每个 chunk 生成问题
• 每个问题单独存一个 Markdown 文件
• 先读 references/content-rules.md
• 文件名和保存目录必须遵守 references/layout.md

6. 建立索引#

这一步调用 Python。它会遍历一个文档目录下的 chunks/ 和 t2q/，建立语义索引和 BM25 索引。

bash

python3 {baseDir}/scripts/bailian_faiss_kb.py index \
  --root-dir /var/openclaw-kb \
  --kb regulation \
  --doc-dir /var/openclaw-kb/regulation/{ts}-xx \
  --topk 10 \
  --topN 10

行为：

• 遍历 chunks/*.md
• 遍历 t2q/*.md
• 用 text-embedding-v4 生成 1024 维向量
• 将 chunk 与 T2Q 代理一起写入 vectors.jsonl
• 更新 index.faiss
• 仅基于真实 chunk 构建 BM25 倒排索引并写入 bm25.json
• 更新 manifest.json
• 将 topk 与 topN 写入知识库配置
• 构建 BM25 时读取当前知识库目录下的 protected_terms.json

6.1 重建知识库索引#

这一步调用 Python。它会扫描某个知识库目录下的全部文档目录，重新生成整个知识库的语义索引和 BM25 索引。

bash

python3 {baseDir}/scripts/bailian_faiss_kb.py rebuild \
  --root-dir /var/openclaw-kb \
  --kb regulation \
  --topk 10 \
  --topN 10

行为：

• 遍历 /var/openclaw-kb/{kb}/ 下所有合法文档目录
• 读取每个文档目录中的 chunks/*.md
• 读取每个文档目录中的 t2q/*.md
• 重新写出完整的 vectors.jsonl
• 重新写出完整的 index.faiss
• 重新写出完整的 bm25.json
• 重新写出完整的 manifest.json
• 这个入口用于“全量重建”，保证语义检索和关键词检索始终一起重建
• 重建 BM25 时会读取当前知识库目录下的 protected_terms.json

7. 删除#

删除分成两步，而且顺序固定为先删索引，再删文件：

1. 先调 Python 删除知识库索引中的对应数据并持久化：

bash

python3 {baseDir}/scripts/bailian_faiss_kb.py delete \
  --root-dir /var/openclaw-kb \
  --kb regulation \
  --doc-id {ts}-xx

行为：

• 从 vectors.jsonl 中删除该文档对应的 chunk 和 T2Q 向量记录
• 重写 index.faiss
• 重写 bm25.json
• 重写 manifest.json

1. 再由 OpenClaw 删除整个文档目录：

text

/var/openclaw-kb/regulation/{ts}-xx

7.1 增加保护词#

这一步调用 Python。它会把保护词写入知识库目录下的 protected_terms.json，然后离线刷新 bm25.json 与 manifest.json。

bash

python3 {baseDir}/scripts/bailian_faiss_kb.py protect-add \
  --root-dir /var/openclaw-kb \
  --kb regulation \
  --term 测试环境权限 \
  --term OpenClaw

行为：

• 保护词写入 /var/openclaw-kb/{kb}/protected_terms.json
• 仅更新当前知识库
• 基于现有 vectors.jsonl 离线重建 bm25.json
• 刷新 manifest.json
• 不重建向量，不重写 index.faiss

7.2 删除保护词#

这一步调用 Python。它会从知识库目录下的 protected_terms.json 删除指定词条，然后离线刷新 bm25.json 与 manifest.json。

bash

python3 {baseDir}/scripts/bailian_faiss_kb.py protect-delete \
  --root-dir /var/openclaw-kb \
  --kb regulation \
  --term 测试环境权限

行为：

• 从 /var/openclaw-kb/{kb}/protected_terms.json 删除指定保护词
• 仅更新当前知识库
• 基于现有 vectors.jsonl 离线重建 bm25.json
• 刷新 manifest.json
• 不重建向量，不重写 index.faiss

8. 查询#

这一步调用 Python。

默认综合查询指定知识库：

bash

python3 {baseDir}/scripts/bailian_faiss_kb.py query \
  --root-dir /var/openclaw-kb \
  --kb regulation \
  --query "报销审批流程是什么"

默认综合查询全部知识库：

bash

python3 {baseDir}/scripts/bailian_faiss_kb.py query \
  --root-dir /var/openclaw-kb \
  --query "报销审批流程是什么"

显式只做语义查询：

bash

python3 {baseDir}/scripts/bailian_faiss_kb.py query \
  --root-dir /var/openclaw-kb \
  --kb regulation \
  --query "报销审批流程是什么" \
  --retrieval-mode semantic

显式只做关键词查询：

bash

python3 {baseDir}/scripts/bailian_faiss_kb.py query \
  --root-dir /var/openclaw-kb \
  --kb regulation \
  --query "报销审批流程是什么" \
  --retrieval-mode keyword

需要更高精度时，显式启用 rerank：

bash

python3 {baseDir}/scripts/bailian_faiss_kb.py query \
  --root-dir /var/openclaw-kb \
  --kb regulation \
  --query "报销审批流程是什么" \
  --retrieval-mode hybrid \
  --rerank

查询规则：

• 若指定 --kb regulation，只查询该知识库
• 若未指定 --kb，遍历根目录下所有知识库
• 若知识库索引未加载，则从文件中加载
• 若未显式指定 --retrieval-mode，默认按 hybrid 做综合检索
• --retrieval-mode semantic 时，按 FAISS 做语义召回； chunk 与 t2q 都参与召回，命中 t2q 时必须反查回真实 chunk
• --retrieval-mode keyword 时，只按 BM25 检索真实 chunk； t2q 不参与关键词检索
• --retrieval-mode hybrid 时，先分别做语义召回和 BM25 召回，再在真实 chunk 级别融合
• 无 rerank 时，先做召回，再按 topN 返回
• 有 rerank 时，先做召回与融合，再对真实 chunk 候选做 rerank，返回前 topN
• 关键词查询分词会读取当前知识库目录下的 protected_terms.json

查询输出格式#

默认返回 Markdown，按文件分组，每个命中的 chunk 单独成节。

格式固定为：

md

## xx.docx

- uploaded at {ts}
- summary: 摘要文本
- total chunks: 该文件的切片数量

### Chunk 00001

这里是 chunk 内容

### Chunk 00002

这里是 chunk 内容

注意：

• summary 来自 summary.txt
• 只能返回真实 chunk 内容，不能返回生成的问题文本

检查运行环境#

bash

python3 {baseDir}/scripts/bailian_faiss_kb.py doctor \
  --root-dir /var/openclaw-kb

操作说明#

• 这个 skill 不负责替 OpenClaw 生成摘要、切片或 T2Q 的内容，只负责规范这些文件应该长成什么样，以及如何调用 Python
• 如果某个 chunk 文件或 T2Q 文件命名不合法，Python 会拒绝索引
• 如果 summary.txt 超过 200 字，Python 会拒绝索引
• 如果要让新建或更新过的文档参与 BM25，必须重新执行 index
• 如果只变更保护词，不需要重新做 embedding，可直接执行 protect-add 或 protect-delete
• 需要更详细的实现说明时，读取 references/runtime-notes.md