biorag

name	biorag
description	生信知识库检索技能。覆盖生物信息学/R代码/机器学习/Python数据分析。 触发词：生信问题、R代码、DESeq2、ggplot2、差异表达、富集分析、 单细胞、转录组、基因组、pandas、tidyverse、clusterProfiler、 Seurat、dplyr、火山图、热图、PCA、GO、KEGG、GSEA、 RNA-seq、ChIP-seq、WGS、变异检测、进化树、机器学习、 随机森林、SVM、特征选择、降维、聚类、代码调试、报错

BioRAG 知识库检索技能

何时激活

当用户的问题涉及以下领域时，必须先检索知识库再回答，不要跳过检索直接用自身知识：

• 生物信息学（差异表达、富集分析、单细胞、多组学、基因组、转录组...）
• R 语言与可视化（ggplot2、pheatmap、火山图、热图、箱线图...）
• Python 数据分析（pandas、numpy、matplotlib...）
• 机器学习（随机森林、SVM、特征选择、降维、聚类...）
• 任何生信代码调试或报错问题

渐进式检索策略

Level 1：轻量检索（默认，大多数情况够用）

检测到生信相关问题时，立即执行：

python "{SKILL_DIR}/scripts/search.py" "用户问题的核心关键词" --level 1

• 返回 3 个最相关片段，每个 ~200 字
• 总上下文占用 < 600 字
• 耗时 < 2 秒
• 大多数情况下 Level 1 就够了

Level 2：深度检索（Level 1 结果不足时）

如果 Level 1 的结果不足以完整回答问题，执行：

python "{SKILL_DIR}/scripts/search.py" "更精确的查询词" --level 2 --category bioinfo

• 返回 8 个片段，每个 ~300 字
• 总上下文占用 < 2500 字
• 可按 category 过滤：bioinfo / r_code / ml / other

Level 3：全文检索（需要看完整文档时）

用户明确要求看完整内容，或 Level 2 仍不够时：

python "{SKILL_DIR}/scripts/search.py" "查询" --level 3 --full-doc

• 返回匹配文档的完整内容
• 上下文占用较大，仅在必要时使用

category 参数说明

category	覆盖内容	适用场景
bioinfo	生物信息学笔记、转录组、蛋白组、进化...	原理/流程/概念问题
r_code	R 绘图模板、SCI 图表代码、Seurat...	R 代码生成/调试
ml	机器学习笔记	ML 相关问题
other	其他所有内容	一般问题
不传	搜索全部分类	不确定分类时

回答规范

1. 优先使用检索到的知识库内容，不要用自身知识覆盖
2. 标注来源：回答中注明 （来源：DESeq2.md / 转录组学）
3. 代码完整可运行，不要省略号或"..."，不要跳步
4. 像教初学者一样解释原理，每个函数/参数都要说明用途
5. 如果知识库没有相关信息，明确说"知识库中暂无相关内容"，然后用自身知识补充并标注
6. 检索结果中有多个相关片段时，整合成连贯的回答，不要逐条罗列

知识库状态查询

用户说"知识库状态"或"检查知识库"时：

python "{SKILL_DIR}/scripts/status.py"

知识库更新

用户说"更新知识库"时：

python "{SKILL_DIR}/scripts/update.py"

重要提醒

• 每次只执行一次检索，不要连续多次 Level 1
• 如果查询返回 0 结果，尝试换一个关键词重试
• 检索结果中的 score 表示相似度，> 0.7 为高度相关，0.5-0.7 为中度相关，< 0.5 为弱相关