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wiki/concepts/Knowledge-Base-RAG.md

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-title: "Knowledge Base RAG"
-type: concept
-last_updated: 2026-04-22
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-
-## Definition
-
-Retrieval-Augmented Generation（RAG）：在 LLM 生成回答前，先从外部知识库检索相关文档片段作为上下文补充，从而让 LLM 基于真实、私有或最新信息作答，而非依赖训练数据截止日期或模型幻觉。
-
-## Architecture
-
-```
-用户问题 → 编码为向量 → 向量数据库 ANN 检索 → Top-K 相关片段 → 与原问题拼接 → LLM 生成
-```
-
-## Components
-
-| 组件 | 说明 |
-|------|------|
-| **文档切分（Chunking）** | 将长文档拆分为适合检索的片段（通常 512-1024 tokens），过小丢失上下文，过大降低精度 |
-| **Embedding 模型** | 将文本编码为向量（见 [[Vector-Embedding]]） |
-| **向量数据库** | 存储 embedding 并支持 ANN 检索（Qdrant / Pinecone / pgvector / sqlite-vss） |
-| **重排序（Reranker）** | ANN 初筛后，用重排序模型（如 BGE-Reranker）精排，提高 top-K 准确率 |
-| **LLM** | 接收检索片段 + 原问题，生成最终回答 |
-
-## Chunking Strategies
-
-| 策略 | 适用场景 |
-|------|------|
-| 固定长度切分 | 简单快速，但可能切断语义单元 |
-| 递归字符切分（Recursive Character Splitting） | 按段落/句子边界切分，保留语义完整性 |
-| 基于语义切分（Semantic Chunking） | 用 LLM 判定切分点，效果最好但成本高 |
-| Agentic Chunking | 按工作流/主题边界切分，适合知识库分域管理 |
-
-## Applications in OpenClaw Workflows
-
-| 场景 | 说明 |
-|------|------|
-| [[YouTube-Content-Pipeline]] | 分享 Slack 链接时，Agent 查询知识库了解用户已有内容，避免重复选题 |
-| [[Second Brain]] | 个人知识库 RAG，支持跨记忆/文档的语义搜索 |
-| [[Pre-Build-Idea-Validator]] | 扫描知识库确认是否已做过类似项目 |
-| [[autonomous-game-dev-pipeline]] | 检索技术债务和已有代码片段 |
-
-## Quality Optimization
-
-1. **Hybrid Search**：向量检索 + BM25 关键词检索融合，提升召回率
-2. **Query Expansion**：将用户问题改写为多个视角再检索
-3. **Context Compression**：LLM 前对检索片段做摘要压缩，节省 token
-4. **Chunk Overlap**：相邻 chunk 重叠 10-20% 防止边界截断关键信息
-
-## Connections
-
-- [[Vector-Embedding]] — RAG 的检索底层
-- [[Semantic-Deduplication]] — 语义去重防止 RAG 检索重复片段
-- [[OpenClaw]] — 提供 `knowledge-base` skill 实现 RAG
-- [[Second Brain]] — RAG 的个人知识管理应用
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+title: "Knowledge Base RAG"
+type: concept
+last_updated: 2026-04-22
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+## Definition
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+Retrieval-Augmented Generation（RAG）：在 LLM 生成回答前，先从外部知识库检索相关文档片段作为上下文补充，从而让 LLM 基于真实、私有或最新信息作答，而非依赖训练数据截止日期或模型幻觉。
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+## Architecture
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+用户问题 → 编码为向量 → 向量数据库 ANN 检索 → Top-K 相关片段 → 与原问题拼接 → LLM 生成
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+## Components
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+| 组件 | 说明 |
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+| **文档切分（Chunking）** | 将长文档拆分为适合检索的片段（通常 512-1024 tokens），过小丢失上下文，过大降低精度 |
+| **Embedding 模型** | 将文本编码为向量（见 [[Vector-Embedding]]） |
+| **向量数据库** | 存储 embedding 并支持 ANN 检索（Qdrant / Pinecone / pgvector / sqlite-vss） |
+| **重排序（Reranker）** | ANN 初筛后，用重排序模型（如 BGE-Reranker）精排，提高 top-K 准确率 |
+| **LLM** | 接收检索片段 + 原问题，生成最终回答 |
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+## Chunking Strategies
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+| 策略 | 适用场景 |
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+| 固定长度切分 | 简单快速，但可能切断语义单元 |
+| 递归字符切分（Recursive Character Splitting） | 按段落/句子边界切分，保留语义完整性 |
+| 基于语义切分（Semantic Chunking） | 用 LLM 判定切分点，效果最好但成本高 |
+| Agentic Chunking | 按工作流/主题边界切分，适合知识库分域管理 |
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+## Applications in OpenClaw Workflows
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+| 场景 | 说明 |
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+| [[YouTube-Content-Pipeline]] | 分享 Slack 链接时，Agent 查询知识库了解用户已有内容，避免重复选题 |
+| [[Second Brain]] | 个人知识库 RAG，支持跨记忆/文档的语义搜索 |
+| [[Pre-Build-Idea-Validator]] | 扫描知识库确认是否已做过类似项目 |
+| [[autonomous-game-dev-pipeline]] | 检索技术债务和已有代码片段 |
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+## Quality Optimization
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+1. **Hybrid Search**：向量检索 + BM25 关键词检索融合，提升召回率
+2. **Query Expansion**：将用户问题改写为多个视角再检索
+3. **Context Compression**：LLM 前对检索片段做摘要压缩，节省 token
+4. **Chunk Overlap**：相邻 chunk 重叠 10-20% 防止边界截断关键信息
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+## Connections
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+- [[Vector-Embedding]] — RAG 的检索底层
+- [[Semantic-Deduplication]] — 语义去重防止 RAG 检索重复片段
+- [[OpenClaw]] — 提供 `knowledge-base` skill 实现 RAG
+- [[Second Brain]] — RAG 的个人知识管理应用