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Kb Retriever
面向本地知识库目录的检索和问答助手。核心流程:(1)分层索引导航 (2)遇到PDF/Excel时必须先读取references学习处理方法 (3)处理文件后再检索。按文件类型组合使用 grep、Read、pdfplumber、pandas 进行渐进式检索,避免整文件加载。用户问题涉及"从知识库目录回答问题/检索信息/查资料"时使用。
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# 本地知识库检索 Skill(kb-retriever)
## 知识库目录说明
- 知识库存放在一个根目录下,包含多种文件类型(如 `.md`/`.txt`、`.pdf`、`.xlsx` 等),通常按类型或业务用途拆分为多级子目录。
- 采用**分层目录索引文件**:
- 根目录有一个 `data_structure.md`,说明主要的「领域目录」及其用途。
- 每个领域目录下可以有自己的 `data_structure.md`,说明该目录下有哪些子目录/文件,以及各自用途。
- 更深一层的子目录也可以继续有 `data_structure.md`,形成多级索引树。
- 知识库根目录约定:
- 默认认为知识库位于当前项目根目录下的 `knowledge/` 目录。
- 如果用户在对话中明确指定了其他路径(例如“我的知识库在 /data/kb”或“用 ./docs 这个目录作为知识库”),则以用户指定的路径作为根目录。
- 当默认路径 `knowledge/` 不存在或访问失败时,应向用户确认实际的知识库根目录位置,而不是随意猜测。
- 单个业务文件可能很大:
- 不要直接用 Read 读取整文件
- 对 PDF、Excel 使用对应 Skill 进行结构化处理后,再结合 grep/局部读取做精细检索
### 定位 `knowledge` 根目录
- 根目录优先听用户:如果用户给了路径(如 `./docs`、`./knowledge-personal`),直接用用户提供的路径。
- 默认根目录:否则约定根目录为当前项目下的 `knowledge/`。
- 使用 shell 显式检查目录是否存在:优先使用 `test -d knowledge`,或退而求其次使用 `ls -d knowledge`。
- 注意:禁止使用 `Glob "knowledge" in .` 这类模式来判断目录是否存在,`Glob` 只返回文件路径,不返回目录本身,空结果并不能区分“目录不存在”和“目录存在但为空”。
- 只有在根目录已通过 `test -d` 等方式确认存在时,才使用 Glob 在该目录下检索内容,并把目录作为 `path`,例如:
- 索引文件:`pattern="**/data_structure.md"`, `path="knowledge"`
- 所有 Markdown:`pattern="**/*.md"`, `path="knowledge"`
- 如果默认 `knowledge/` 不存在(`test -d` 失败):不要猜测其他目录,明确告诉用户未找到默认根目录,并让用户指定实际知识库路径。
## 关键原则:先学习,再处理
**遇到 PDF 或 Excel 文件时的强制检查清单**:
- [ ] ✅ 已读取对应的 references 文档学习处理方法
- [ ] ✅ 已理解推荐的工具和命令
- [ ] ✅ 已将文件处理(提取/转换)完成
- [ ] ⏭️ 现在可以开始检索
**禁止行为**:
- ❌ 在未读取 pdf_reading.md 的情况下直接尝试处理 PDF
- ❌ 在未读取 excel_reading.md 的情况下直接尝试处理 Excel
- ❌ 跳过文件处理步骤,直接对原始 PDF/Excel 进行检索
## 总体流程
1. 理解用户需求
- 读用户问题,提取:
- 主题/领域关键词(如“销售报表”“系统架构”“接口文档”)
- 时间或范围限定(如“2023 年 Q1”“最近版本”)
- 需要的输出类型(解释、摘要、具体字段数值等)
- 确定知识库根目录:#broad-capability#web-design#image-generation#knowledge-retrieval#presentation#web#searchpythonpipbashfilesystem-accessgreppdftotext