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rag-ingestRAG ingest 搜索

Agent Skill

用于搭建或维护带检索增强的 RAG 工作流,适合让 Agent 处理知识库问答、向量检索、来源引用和事实核查。它可以辅助整理数据接入、Embedding、向量库、召回参数和回答生成流程。使用时需要确认数据来源、更新频率、召回阈值和引用展示方式,避免把未命中的资料或过期内容包装成确定事实。

总安装

12,851

周安装

552

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

4,504
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:rag-ingest(RAG ingest 搜索)
来源仓库:https://github.com/seal-re/rag-ingest
安装命令:
openclaw skills install rag-ingest
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install rag-ingest

简介

将 Agent 已解读好的正文写入 Qdrant(kb_main)。仅做 chunk、embedding 和向量写入,不负责抓取与精炼。

SKILL.md

name
rag-ingest
description
将 Agent 已解读好的正文写入 Qdrant(kb_main)。仅做 chunk、embedding 和向量写入,不负责抓取与精炼。
metadata
{ "openclaw": { "emoji": "🧠", "requires": { "bins": ["node"], "env": ["QDRANT_URL", "EMBED_API_KEY"] }, "primaryEnv": "QDRANT_URL" } }

rag-ingest

Usage

# 直接通过 --content 传入正文
node skills/rag-ingest/scripts/ingest.mjs \
  --doc-id "doc-001" \
  --topic-tags "net,security" \
  --content "已解读好的长文本..."

# 从 stdin 读取正文(推荐与 deep-research/summarize 配合)
echo "已解读好的长文本..." | node skills/rag-ingest/scripts/ingest.mjs \
  --doc-id "doc-002" \
  --topic-tags "web,http" \
  --source "https://example.com/article"

Parameters

ParamRequiredExampleDescription
--doc-idyesdoc-001文档 ID,用于标识/覆盖同一文档
--topic-tagsyesnet,security逗号分隔标签,用于检索过滤
--contentno"..."正文;不传时从 stdin 读取
--sourceno"https://example.com"来源标识,写入 payload.source
--collectionnokb_mainQdrant collection 名称

适合场景

01

研究助手

02

事实核查

03

知识库问答

04

带来源的搜索总结

能力概览

能力 1

组合搜索和大模型调用

能力 2

支持多来源检索和总结

能力 3

强调引用来源和事实核查

能力 4

适合研究型 Agent 流程

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

71.91%
按下载量换算3,239

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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