knowledge-qa（知识问答）

知识库问答技能 (knowledge-qa)

概述

本技能支持多知识库架构，每个知识库对应一个独立的 DashVector Collection。用户可在同一工作目录下创建多个互不干扰的知识库（如"MySQLNotes"、"JavaNotes"等）。

核心特性：

• 多知识库支持（一个知识库 = 一个 DashVector Collection）
• 语义向量检索（基于阿里云 DashVector + 百炼 Embedding）
• 自动分区（raw_docs 子目录自动映射为分区）
• 多分区并行查询 + 结果合并
• 报告 + 思维导图双输出
• 需要 Python 环境（用户需安装 Python 3.8+）

前置要求

1. 安装 Python 环境

用户需在系统上安装 Python 3.8 或更高版本，以及以下依赖：

pip install pdfplumber python-docx requests

2. 安装 WorkBuddy 并打开工作目录

用户用 WorkBuddy 打开一个工作目录，在该目录下管理所有知识库。

多知识库架构

工作空间 (WorkBuddy 打开的目录)
│
├── MySQLNotes/              ← 知识库 A → Collection: MySQLNotes
│   ├── raw_docs/
│   │   ├── mysql/           ← 分区: mysql
│   │   └── default/
│   ├── config.json          ← 独立配置（不同的 DashVector Collection）
│   ├── indexed_files.json
│   └── README.md
│
├── JavaNotes/               ← 知识库 B → Collection: JavaNotes
│   ├── raw_docs/
│   │   ├── java基础/        ← 分区: java_
│   │   └── default/
│   ├── config.json
│   └── README.md
│
└── scripts/                 ← （由技能提供，用户不可见）
    ├── init_knowledge_base.py
    ├── upload_to_vector.py
    ├── query_knowledge_base.py
    └── partition_list.py

映射关系：

• 1 个知识库文件夹 = 1 个 DashVector Collection（独立配置）
• Collection 内按 raw_docs 子目录分区（mysql / oracle / java_ 等）
• 切换知识库：由用户在提问时指定，如"基于 MySQLNotes 知识库回答..."

工作流程一：创建新知识库

触发词： "创建知识库"、"初始化一个知识库"、"新建知识库"

步骤 1：确认知识库名称和工作目录

用户告诉 AI 要创建的知识库名称，以及是否在当前工作目录下创建。

步骤 2：运行初始化脚本

python <技能路径>/scripts/init_knowledge_base.py <知识库名称> --path <工作目录>

AI 自动执行脚本，在工作目录下创建以下结构：

知识库名称/
├── raw_docs/
│   └── default/
├── config.json       ← 模板文件，用户需填写阿里云凭证
├── indexed_files.json
└── README.md

步骤 3：提示用户填写配置

告知用户打开 config.json，填入：

• dashvector.api_key
• dashvector.endpoint
• dashvector.collection_name（建议与知识库名一致）
• bailian.api_key

凭证获取地址：

• DashVector: https://dashvector.console.aliyun.com/api-key
• 百炼: https://bailian.console.aliyun.com/api-key

工作流程二：上传文件到向量库

触发词： "上传知识库"、"有新文件了"、"帮我索引文件"

步骤 1：确认目标知识库

用户必须指定知识库名称（如"MySQLNotes"）。AI 在工作目录下查找对应的知识库文件夹。

步骤 2：运行上传脚本

python <技能路径>/scripts/upload_to_vector.py --kb-path <知识库路径>

脚本自动：

1. 扫描 raw_docs/ 下所有文件
2. 识别新增或变更的文件（对比 indexed_files.json）
3. 提取文本内容并分块
4. 调用百炼 API 生成向量
5. 调用 DashVector API 上传（自动创建分区）
6. 更新 indexed_files.json

分区识别规则

工作流程三：知识问答与报告生成

触发词： "基于知识库回答"、"查一下知识库"、"帮我写报告"

步骤 1：确认目标知识库和分区

用户必须指定知识库名称（如"基于 MySQLNotes 知识库"）。 可选指定分区（如"基于 MySQLNotes 的 mysql 和 oracle 分区"）。

步骤 2：运行查询脚本

python <技能路径>/scripts/query_knowledge_base.py "<问题>" --kb-path "<知识库路径>" --partition <分区名>

示例（单分区）：

python scripts/query_knowledge_base.py "InnoDB 有哪些特性" --kb-path "MySQLNotes" --partition mysql

示例（多分区）：

python scripts/query_knowledge_base.py "MySQL 和 Oracle 有什么区别" --kb-path "MySQLNotes" --partition mysql,oracle

示例（全分区）：

python scripts/query_knowledge_base.py "介绍一下这个知识库" --kb-path "MySQLNotes"

多分区查询说明： DashVector 查询 API 的 partition 参数只接受字符串（不支持数组），脚本通过串行多次查询实现多分区，每个分区独立查询后合并结果，按相似度排序。

步骤 3：读取原始文档补充上下文

根据检索结果中的 source 字段，用 read_file / pdf / docx 加载相关章节。

步骤 4：网络搜索补充（如需要）

使用 Web Search 搜索实时信息或知识库未覆盖的背景知识。

步骤 5：生成 Markdown 报告

报告格式规范：

# [报告标题]

> 生成时间：[YYYY-MM-DD HH:mm]
> 知识库：[知识库名称]
> 来源：[x] 篇相关文档 + 网络补充

## 摘要
[简要概述]

## 一、[章节标题]
[内容...]

## 参考来源
- [文件名] - 分区: [分区名]

报告保存路径： <工作目录>/<知识库名称>/reports/report_[时间戳]_[主题].md

步骤 6：生成思维导图

使用 visualizer:interactive 工具生成交互式思维导图：

• 提取标题层级（# / ## / ###）
• 每个节点不超过 20 字
• 最多 3 级展示

导图保存路径： <工作目录>/<知识库名称>/mindmaps/mindmap_[时间戳]_[主题].html

步骤 7：输出结果

1. 对话中展示 Markdown 报告
2. visualizer:interactive 展示思维导图
3. 告知用户文件保存路径

工作流程四：查看分区状态

触发词： "有哪些分区"、"分区列表"、"查看分区"

python <技能路径>/scripts/partition_list.py --kb-path <知识库路径>

文档格式支持

脚本汇总

所有脚本均支持 自动发现知识库：不传 --kb-path 时，自动在当前目录或父目录中查找第一个包含 raw_docs/ + config.json 的文件夹。

注意事项

1. Python 环境：用户需先安装 Python 3.8+ 和依赖包（pdfplumber, python-docx, requests）
2. 首次使用：提醒用户先创建知识库并填写 config.json
3. 知识库为空：告知用户先往 raw_docs 目录放入文档
4. 上传失败：提示检查 API Key、Endpoint、Collection 名称是否正确
5. 分区路由：上传时 partition 必须放在请求体顶层
6. 分区查询：DashVector partition 参数只接受字符串，多分区通过串行查询实现
7. 多知识库切换：由用户指定知识库名称，AI 负责在工作目录下查找