rag-query

该 Skill 提供 Node 脚本，通过语义检索查询 Qdrant 的 kb_main 知识库集合，可按 topic_tags 过滤并设置 top-k，输出包含 text、doc_id、source、text_type、topic_tags 的 JSON 数组。

seal-re

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最近更新 2026-05-18 12:13:28

分类：知识依赖：代码执行 / 第三方 API应用场景：研究

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent，它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill： npx secure-skills-cli add rag-query

Metadata

name: rag-query
description: Query the RAG knowledge base (Qdrant kb_main) by semantic search. Returns top-k chunks with text, doc_id, source, text_type, topic_tags.
metadata: {"openclaw":{"emoji":"🔎","requires":{"bins":["node"],"env":["QDRANT_URL","EMBED_API_KEY"]},"primaryEnv":"QDRANT_URL"}}

rag-query

Usage

# 最简单：位置参数作为查询
node skills/rag-query/scripts/query.mjs "渗透测试流程"

# 显式传参 + 控制 top-k 和 topic-tags
node skills/rag-query/scripts/query.mjs \
  --query "TCP/IP 模型" \
  --top-k 5 \
  --topic-tags "net_basic,protocol"

Parameters

Param	Required	Example	Description
`--query`	yes*	`"渗透测试流程"`	查询字符串；也可以作为第一个位置参数
`--top-k`	no	`5`	返回片段数量，默认 5
`--topic-tags`	no	`"net_basic,protocol"`	逗号分隔标签，用于按 topic_tags 过滤
`--collection`	no	`"kb_main"`	Qdrant collection 名称，默认 `kb_main`

输出为 JSON 数组，每个元素包含 text、doc_id、source、text_type、topic_tags 字段，可直接注入 Agent 上下文使用。