kb-search

name	kb-search
version	1.0.0
description	知识库智能检索助手。根据查询复杂度自动选择检索模式： - 小规模/简单查询：Agentic 模式（grep + read_file） - 大规模/复杂查询：Indexed 模式（Vector + Graph + BM25） 支持渐进式检索，最多 5 轮迭代确保找到最相关信息。
user-invocable	true
allowed-tools	["Read","Glob","Grep"]
hooks	{"PreToolUse":[{"matcher":"Read|Glob|Grep","type":"handler","handler":"houyi.rag.skills.kb_search.hooks:pre_search_hook"}],"PostToolUse":[{"matcher":".*","type":"handler","handler":"houyi.rag.skills.kb_search.hooks:post_search_hook"}],"Stop":[{"type":"handler","handler":"houyi.rag.skills.kb_search.hooks:stop_hook"}]}
invocationPolicy	{"modelAutoInvoke":"allow","userInvocable":true,"sideEffect":"none"}
permissions	{"filesystem":{"read":true,"write":false,"paths":["${KNOWLEDGE_DIR}/**/*","${WORKSPACE}/knowledge/**/*"]}}

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）

1. 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

2. 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

3. 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

4. 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）

1. 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

2. 并行检索

   • BM25 稀疏检索
   • Vector 向量检索（HNSW）
   • Graph 图检索（PPR，可选）

3. 结果融合

   • RRF 融合多路检索结果
   • LLM 重排序

4. 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

1. 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

2. 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

3. 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)"
    }
  }
}