AgentDB Vector Search Skill - 向量语义搜索

技能概述

向量语义搜索技能，智能文档检索和相似度匹配，基于语义理解的知识发现。

核心功能

1. 向量检索

• 语义相似度：基于向量 embedding 的语义匹配
• 跨语言检索：支持中英文混合检索
• 多模态支持：文本、概念、关系的向量表示

2. 智能排序

• 相关性排序：按相关度排序结果
• 多样性保证：保证结果的多样性
• 质量筛选：过滤低质量或不相关内容

3. 知识发现

• 隐含关系发现：发现知识间的隐含关系
• 知识扩展：基于已有知识扩展相关知识
• 关联推荐：推荐相关的知识节点

触发关键词

• 向量搜索、语义搜索
• 相似度、相关知识
• 知识发现、关联推荐

技术架构

向量检索:
  embedding模型: text-embedding-ada-002
  向量维度: 1536
  索引类型: HNSW
  相似度度量: cosine

检索策略:
  - 精确检索
  - 近似检索
  - 混合检索

使用场景

场景1：语义知识查询

用户：查找与"五行人格"相关的知识
→ 向量检索，返回语义相关的知识节点

场景2：知识扩展

用户：我想了解"象思维"
→ 返回象思维相关概念，扩展知识边界

与其他Skills的整合

与rag-skill整合

• 向量搜索是RAG的底层技术
• rag-skill封装了更完整的检索流程

与知识库整合

• 索引Obsidian知识库
• 支持WorkBuddy Brain检索

版本信息

• 版本：1.0
• 创建时间：2026-03-23
• 作者：龙龟神将