知识库

OLAV 内置了语义搜索知识库——你可以把团队的运维文档、Runbook、故障处理手册等导入 OLAV，然后用自然语言搜索。

功能声明

ID	声明	状态
C-L2-21	知识库索引文档并支持语义搜索（向量 + BM25 混合）	✅ v0.10.0

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适用场景

• "BGP 故障切换的标准流程是什么？"
• "灾难恢复的步骤在哪里？"
• "上次处理这个问题的方案是什么？"

不用翻 Confluence、找 Wiki、搜邮件——直接问 OLAV。

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导入文档

支持 .md（Markdown）、.pdf、.txt 格式。将文件放入 .olav/knowledge/ 目录，然后索引：

olav --agent config "索引所有知识库文件"

查看索引状态：

olav --agent config "显示知识库状态"

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搜索知识库

直接用自然语言提问：

olav "我们的 Runbook 里关于 BGP 故障切换是怎么说的？"
olav --agent config "在知识库中搜索 'DR 流程'"

OLAV 会返回最相关的文档片段，并结合 LLM 生成综合回答。

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工作原理

知识库使用向量语义搜索，结合 BM25 关键词搜索（RRF 融合排序），既能理解语义相似度，又不会遗漏关键词匹配：

文档 → 分块（~1024 字符）→ 生成向量嵌入 → 存入 LanceDB
查询 → 向量相似度搜索 + BM25 关键词搜索 → 融合排序 → 返回 Top-N 片段 → LLM 综合回答

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配置向量嵌入

在 .olav/config/api.json 中配置嵌入模型：

API 模式（推荐）本地模式（离线/气隙环境）

"embedding": {
  "mode": "api",
  "api": {
    "model": "openai/text-embedding-3-small",
    "base_url": "https://openrouter.ai/api/v1"
  }
}

"embedding": {
  "mode": "local"
}

使用 BAAI/bge 模型，仅需 CPU，无需网络连接。适合安全隔离环境。

知识库 vs Agent 记忆

知识库存储你主动导入的文档。Agent 记忆（LanceDB）存储 OLAV 运行过程中自动学到的经验教训（通过 /trace-review）。两者都支持语义搜索，但用途不同。