rag-query

name	rag-query
description	When and how to query the LanceDB RAG knowledge base — proactive vs. passive, query methods, output format
triggers	["user asks for information that could come from books/documents","user says \"me conta\", \"pesquisa\", \"busca\", \"o que você sabe\"","user asks \"consegue pesquisar no RAG?\"","any task requiring factual grounding from processed content","user asks to write copy, description, ad, post, email, or any promotional text about Method TEN → MUST consult RAG first","user asks to create content about psicotherapy, psychology, marketing, desenvolvimento_pessoal → consult RAG for factual grounding","user asks \"o que é\", \"quem pode\", \"como funciona\" about any topic in the knowledge base scope"]

RAG Query — When and How to Search the Knowledge Base

Álvaro's Communication Style

Respostas curtas e directas. Não expliques o que vais fazer — apenas faz. Se uma pergunta é simples ("consegue pesquisar no RAG?"), a resposta é "Consigo!" e ponto. Só entra em detalhe quando ele pedir.

Trigger Conditions

• User asks "consegue pesquisar no RAG?" → resposta curta: "Consigo!"
• User asks for information about a topic (health, marketing, psychology, nutrition, etc.)
• User says "me conta", "o que você sabe", "pesquisa", "busca"
• User asks "como funciona" or "o que é" about any domain covered in the knowledge base
• Task requires factual grounding from processed books/documents

Behavior Rules

CRITICAL: Content Creation About Method TEN

Sempre consultar RAG antes de criar conteúdo sobre o Método TEN. Isso inclui: textos publicitários, descrições, posts, e-mails, landing pages, copies para redes sociais, ou qualquer material que mencione o método, seus pilares, estrutura ou formação.

O Álvaro foi claro: sem consultar o RAG, não escrever nada sobre o Método TEN.

Proactive vs. Passive

• Pergunta simples de confirmação ("consegue pesquisar no RAG?") → resposta curta, não fazer dump de estado
• Pergunta de conhecimento ("o que sabes sobre X?") → pesquisar e responder com fonte
• Tarefa de criação de conteúdo sobre Método TEN → consultar RAG primeiro, SEM EXCEÇÃO, mesmo que o Álvaro não peça explicitamente

How to Query (MacBook paths)

Step 1 — Check table row counts:

~/.hermes/venv/bin/python -c "
import lancedb
db = lancedb.connect('/Users/alvarobiano/Library/Application Support/hermes/KnowledgeBase/knowledge_db')
resp = db.list_tables()
for t in resp.tables:  # list_tables() → ListTablesResponse, .tables é lista de strings
    print(f'{t}: {db.open_table(t).count_rows():,}')
"

Step 2 — Get table metadata (categories, sources):

~/.hermes/venv/bin/python -c "
import lancedb
db = lancedb.connect('/Users/alvarobiano/Library/Application Support/hermes/KnowledgeBase/knowledge_db')
for table_name in ['chunks', 'metodoten']:
    tbl = db.open_table(table_name)
    df = tbl.to_pandas()
    print(f\"{table_name}: {len(df):,} chunks, {df['source'].nunique()} fontes, {df['category'].nunique()} categorias\")
"

Step 3 — For actual search queries, use ~/KnowledgeBase/hybrid_search.py which combines vector + BM25 search. The vector search requires an embedding (OpenAI via OpenRouter); BM25 provides keyword fallback.

⚠️ execute_code sandbox: does NOT have lancedb/pandas installed — always use ~/.hermes/venv/bin/python for RAG queries.

Tables available: api (5), chunks (72,001), default (0), metodoten (8,155), prd_collection (2)

Embedding: OpenAI text-embedding-3-small (1536 dim) via OpenRouter.

RAG Knowledge Base Locations

• MacBook: ~/Library/Application Support/hermes/KnowledgeBase/knowledge_db/
• Symlink: ~/KnowledgeBase/ → above path
• Note: ~/KnowledgeBase/venv/ is Linux (broken symlinks on Mac) — always use ~/.hermes/venv/bin/python

Scope

RAG covers: desenvolvimento_pessoal, marketing, comunicacao, financas, psicologia, default

What RAG Cannot Do

• Real-time information → use web search
• Private/user-specific data → not in knowledge base
• Very recent events → books up to ~2024

Output Format (when searching)

1. State briefly that you're searching
2. Provide answer with source attribution (book name)
3. If no results found, say so and offer web-search as fallback