{"skill":{"slug":"rag-kb","displayName":"Knowledge Base with Faiss and Bailian (embedding and rerank)","summary":"使用 Python、FAISS、BM25、阿里云百炼 text-embedding-v4 与可选的 qwen3-rerank，维护基于文件目录的本地知识库；适用于在 OpenClaw 预先抽取文本后，遍历 chunks 与 T2Q 建立索引，以及对指定知识库或全部知识库做综合、语义或关键词查询。","tags":{"latest":"1.0.1"},"stats":{"comments":0,"downloads":159,"installsAllTime":0,"installsCurrent":0,"stars":1,"versions":2},"createdAt":1775838044009,"updatedAt":1776097309753},"latestVersion":{"version":"1.0.1","createdAt":1776090037598,"changelog":"Version 1.0.1\n\n- Added BM25 支持，实现综合 (hybrid) 检索；支持关键词检索（BM25）与语义检索（FAISS）。\n- 新增知识库保护词（protected_terms.json）机制，可通过 protect-add / protect-delete 管理保护词并离线刷新 BM25 工件。\n- 支持全量重建知识库索引（rebuild），同时刷新语义与 BM25 索引。\n- 查询支持 retrieval-mode 选择（hybrid/semantic/keyword），默认使用 hybrid 。\n- 运行规则细化：明确 skill 仅消费文本文件，不再负责文件转文本。\n- 文档与目录结构调整，突出“先转文本、后索引”的规范。","license":"MIT-0"},"metadata":{"os":null,"systems":null},"owner":{"handle":"kadbbz","userId":"s17c9yyt2sff7jk8nmf7ptf3r183g8kf","displayName":"宁伟","image":"https://avatars.githubusercontent.com/u/1631544?v=4"},"moderation":null}