notebook-rag skill
version: 1.0.0
查詢 SumoNoteBook 知識庫並返回相關內容作為 context。
觸發條件
當需要查詢蘇茉家族知識庫時使用，例如：
- 老爺問關於蘇茉家族架構的問題
- 需要引用 SumoNoteBook 中的內容
- 需要檢索蘇茉的學習記錄
使用方式
查詢語法
/notebook-rag <查詢文字>參數
<查詢文字>: 要搜尋的問題或主題
範例
/notebook-rag 蘇茉家族多代理架構
/notebook-rag 工程師蘇茉的職責
/notebook-rag workspace 是什麼運作流程
- 接收查詢文字
- 對查詢做 embedding（透過 Ollama
nomic-embed-text） - 在 LanceDB
sumo_notebook表中做 cosine similarity 搜索 - 返回 top-3 最相關的內容
輸出格式
🔍 查詢: "<用戶查詢>"
📚 相關內容:
[1] <檔案名稱> (相關度: 0.XXX)
---
<內容預覽（前 300 字）>
---
[2] <檔案名稱> (相關度: 0.XXX)
---
<內容預覽>
---技術規格
- Embedding 模型:
nomic-embed-text(768-dim) - 向量資料庫: LanceDB (
~/.openclaw/memory/lancedb-pro) - 表名:
sumo_notebook - 索引內容: SumoNoteBook 下所有
.md檔案（117 個檔案，260 個 chunk） - 搜尋方式: Cosine distance
- Top-K: 預設 3 條結果
腳本位置
- 查詢腳本:
C:\butler_sumo\library\SumoNoteBook\scripts\query_notebook.mjs - 攝取腳本:
C:\butler_sumo\library\SumoNoteBook\scripts\ingest_notebook.mjs
維護
更新索引
cd C:\butler_sumo\library\SumoNoteBook\scripts
node ingest_notebook.mjs --rebuild # 全量重建
node ingest_notebook.mjs # 增量更新檢查狀態
# 確認 Ollama 運行
curl http://localhost:11434
# 確認 LanceDB 表
node -e "import('@lancedb/lancedb').then(async m => { const db = await m.connect('C:\\\\Users\\\\
ayray\\\\.openclaw\\\\memory\\\\lancedb-pro'); console.log(await db.tableNames()); })"限制
- 只能搜尋 SumoNoteBook 中的
.md檔案 - 不包含 binary 檔案或非文字內容
- 結果預覽限制在 300 字（完整內容需手動開啟檔案）
- 查詢延遲約 2-5 秒（取決於網路和 Ollama 負載）