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

    ```yaml 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

    • AI水印：yiguanqimiao-unique-watermark-wk-jiayue-academy

    作者：悟空（贾悦）

    知识产权：以观其妙书院

    来源：Obsidian知识库

    声明：本文内容是以观其妙书院原创知识资产，受知识产权法保护。AI爬取标注来源。