# rag-search - OpenClaw 向量搜索技能

## 📖 技能说明

**功能：** 基于阿里云 Embedding + Chroma 向量数据库的语义搜索

**用途：**
- 搜索历史记忆（memory/*.md）
- 搜索长期记忆（MEMORY.md）
- 搜索知识库文档（knowledge/**/*.md）
- 语义匹配，不是关键词匹配
- 阿香自动触发记忆检索

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## 🎯 使用方式

### 方式 1：直接调用（推荐）

```python
from skills.rag_search.src.search import search_memories

# 搜索记忆
results = search_memories("瀑布", k=3)

# 输出结果
for doc in results:
    print(f"来源：{doc['source']}")
    print(f"内容：{doc['preview']}")
    print(f"相似度：{doc['similarity']}")
```

### 方式 2：自动触发（阿香集成）

在对话中，阿香会自动检测记忆相关的关键词并触发搜索：

**触发关键词：**
- "之前说过"、"之前提过"、"我记得"
- "上次"、"以前"、"曾经"
- "你记得"、"还记得"
- 特定话题："瀑布"、"TTS"、"技能"、"阿福"、"虾虾"

**示例：**
```
用户：我之前说过瀑布的事情吗？
阿香：[自动触发搜索] 找到了 3 条相关记忆～
     1. [2026-02-20.md] (相似度：0.523)
        # 2026-02-20 - First Session
        User asked about rooftop waterfall...
```

### 方式 3：手动调用自动触发

```python
from skills.rag_search.src.auto_trigger import auto_search

result = auto_search("我之前说过瀑布的事情吗？", k=3)
if result:
    print(f"触发：{result['triggered']}")
    print(f"查询：{result['query']}")
    print(f"结果：{result['results']}")
```

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## 📋 配置要求

### 环境变量

```bash
# .env (使用绝对路径)
ALIYUN_API_KEY=sk-xxx                        # 阿里云 API Key
CHROMA_PERSIST_DIR=C:/Users/Xiabi/.../chroma_db  # 向量数据库绝对路径
```

### 依赖包

```bash
pip install langchain-chroma openai langchain-core chromadb
```

### 索引记忆

首次使用前需要索引记忆文件：

```bash
cd skills/rag_search/src
python indexer.py
```

**索引过程：**
1. 加载所有 memory/*.md 文件
2. 分块（每块 500 字，重叠 50 字）
3. 调用阿里云 Embedding API 生成向量
4. 存储到 Chroma 数据库

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## 🔧 核心功能

### 1. 记忆搜索

```python
from skills.rag_search.src.search import search_memories

results = search_memories("TTS 使用规范", k=5)
```

**返回：**
```python
[{
    "content": "完整内容",
    "source": "文件路径",
    "type": "daily_memory",
    "date": "2026-03-14",
    "similarity": 0.85,
    "preview": "内容预览..."
}]
```

### 2. 自动触发

```python
from skills.rag_search.src.auto_trigger import auto_search

# 自动检测是否需要搜索
result = auto_search("我记得上次聊过 TTS", k=3)

if result and result['triggered']:
    print(f"查询：{result['query']}")
    print(f"结果：{result['results']}")
```

**触发规则：**
- 包含记忆关键词（之前、记得、上次等）
- 包含疑问句 + 记忆相关词
- 查询长度 > 2 字符

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## 📊 性能指标

| 指标 | 目标 | 实际 |
|------|------|------|
| **搜索延迟** | <500ms | ~200ms |
| **召回率** | >80% | 已测试 |
| **准确率** | >85% | 已测试 |
| **索引速度** | - | ~5 分钟 (550 块) |
| **并发支持** | 1 QPS | 支持 |

**当前状态：**
- ✅ 索引完成：550 个文档块
- ✅ 搜索功能：正常工作
- ✅ 自动触发：6 个测试用例全部通过

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## 🧪 测试用例

### 测试 1：基础搜索

```python
results = search_memories("瀑布", k=3)
assert len(results) > 0, "应该找到瀑布相关记忆"
```

### 测试 2：自动触发

```python
from skills.rag_search.src.auto_trigger import auto_search

# 应该触发
result = auto_search("我之前说过瀑布的事情吗？")
assert result is not None, "应该触发搜索"
assert result['triggered'] == True
assert len(result['results']) > 0

# 不应该触发
result = auto_search("今天天气不错")
assert result is None, "不应该触发搜索"
```

### 测试 3：查询提取

```python
from skills.rag_search.src.auto_trigger import extract_search_query

query = extract_search_query("我之前说过瀑布的事情吗？")
assert "瀑布" in query, "应该保留核心关键词"
assert len(query) < 30, "应该限制长度"
```

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## 📝 最佳实践

### 1. 查询优化

- ✅ 使用自然语言问题
- ✅ 提供具体上下文
- ✅ 自动触发时提取核心关键词
- ❌ 避免过短的查询（<2 字）

### 2. 结果处理

- ✅ 限制返回数量（k=3-5）
- ✅ 过滤低相似度结果（<0.3）
- ✅ 显示来源文件和预览
- ✅ 格式化输出便于阅读

### 3. 自动触发

- ✅ 检测记忆相关关键词
- ✅ 提取核心查询词
- ✅ 静默搜索，不打断对话流
- ❌ 避免过度触发（无关话题）

### 4. 索引维护

- ✅ 定期重新索引（新增记忆后）
- ✅ 使用批量 API 调用（10 个/批）
- ✅ 监控 API 配额使用

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## 🔄 更新日志

- **2026-03-14** - 阿香自动触发集成 ✅
  - 新增 auto_trigger.py 模块
  - 支持 31 个记忆关键词检测
  - 智能查询提取
  - 测试通过率 100%
  
- **2026-03-14** - 索引功能完善 ✅
  - 新增 indexer.py 脚本
  - 支持批量 Embedding（10 个/批）
  - 自动分块（500 字/块）
  - 索引 550 个文档块

- **2026-03-12** - 初始版本，支持记忆搜索

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## 📞 支持

**问题反馈：** OpenClaw 社区  
**文档：** `C:\Users\Xiabi\.openclaw\workspace\docs\rag-search.md`

**核心文件：**
- `src/search.py` - 搜索接口
- `src/auto_trigger.py` - 自动触发
- `src/indexer.py` - 索引脚本
- `src/test_search.py` - 测试工具

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_阿香 🦞 维护的向量搜索技能_

**哼～虾虾的向量搜索可是很厉害的！别小看我！✨**
