哮天犬
先按文档结构定位领域、主题和条目，再依据自定义意图路由查询知识内容。主题、流程和知识事实以 Markdown 原文为准；精确匹配不足时，使用检索补充召回。
查询流程
- 适配新知识库或排查解析问题时，读取
references/document-format.md。 - 运行
python scripts/extract_knowledge_md.py <文档目录> > knowledge_records.json，导出rules、workflows和scene_overviews。 - 普通对话查询时，用户只输入自然语言问题；智能体调用查询脚本时默认使用
knowledge_records.json、--index-dir indexes、--retrieval auto和--max-rule-chars 5000。 - 如果调用环境配置了
--docs-dir <文档目录>，查询入口会先从 Markdown 文档刷新knowledge_records.json，再检查indexes/index_manifest.json。 - 如果索引目录不存在、manifest 缺失或 records 指纹变化，查询入口会自动运行统一建索引逻辑并重建 FAISS、embedding、BM25。
- 默认使用内置意图关键词；如需扩展领域意图，传入
--intent-routes <路由JSON>。 - 路由结果为
search时，先根据问题选择检索策略，再在已确认的领域、主题和条目范围内召回知识内容。 - 如果问题是记忆管理命令，通过
scripts/skill_memory.py写入或读取 skill 目录下的data/memory/retrieval_skills.json并直接返回确认。 - 普通问题先用技能记忆扩展别名并附加提问偏好提示；记忆只帮助理解提问意图，不作为知识事实依据。
- 回答时保留命中的
scene、branch、node、actor兼容字段；在通用语义中分别表示领域、主题、条目和责任主体。
自定义意图路由
- 默认支持
topic_list、workflow、knowledge_rule和general_search。 - 外部路由 JSON 可按意图名配置
action和keywords；action支持branch_list、answer、item_list和search。 - 可从
references/intent_routes.template.json复制模板到知识库目录，按具体领域改写keywords。 - 示例：
{
"routes": {
"policy_scope": {
"action": "search",
"keywords": ["适用范围", "覆盖对象", "适用于"]
},
"chapter_list": {
"action": "branch_list",
"keywords": ["有哪些章节", "章节列表", "几个模块"]
},
"handling_steps": {
"action": "answer",
"keywords": ["处理步骤", "执行流程", "怎么处理"]
}
}
}
branch_list从scene_overviews的主题概览读取列表，不从向量候选推断。answer优先读取对应主题的 Mermaid 流程。search先做领域、主题、条目精确限定，再根据问题选择semantic、lexical或hybrid召回。- 如果用户问题缺少必要领域或主题，先返回
clarify，不要提前进入向量检索。
索引同步
- 使用
--docs-dir <文档目录> --index-dir indexes查询时，文档内容补充或更新后会自动刷新knowledge_records.json，并在索引过期时自动重建。 - 如果查询时不传
--docs-dir，脚本只能检查当前knowledge_records.json与索引是否一致，不能直接感知 Markdown 原文是否变化。 build_all_indexes.py会写入indexes/index_manifest.json，记录当前knowledge_records.json的records_fingerprint。- 查询时传入
--index-dir indexes会检查 records 指纹、构建配置及实际索引文件；任一不一致时，默认--auto-index会自动重建。 - 可单独运行
python scripts/check_index_freshness.py knowledge_records.json indexes检查索引是否过期；退出码为0表示新鲜，1表示需要重建。 - 如需关闭自动重建，传入
--no-auto-index。
AI 向量配置
- 通用向量 API 配置位于
scripts/provider_config.py。 - 使用支持 OpenAI
/embeddings响应格式的云端或本地服务时，运行查询命令并传入--provider compatible --profile <配置名>。 - 聊天模型接口不能代替 embedding 接口。
- API Key 优先从配置项指定的环境变量读取；受运行环境限制时可以临时写入 profile 的
api_key，但不得写入SKILL.md、索引文件或公开仓库。
维护调试
- 普通对话用户不要输入
--retrieval、--index-dir、--docs-dir、--provider等命令行参数；这些参数由智能体或维护人员在调用脚本时配置。 - 手动查询默认命令：
python scripts/query_knowledge_base.py knowledge_records.json "<用户问题>" --docs-dir <文档目录> --index-dir indexes --retrieval auto --max-rule-chars 5000。 - 使用自定义意图路由：
python scripts/query_knowledge_base.py knowledge_records.json "<用户问题>" --intent-routes intent_routes.json --index-dir indexes --retrieval auto。 - 检查索引是否新鲜：
python scripts/check_index_freshness.py knowledge_records.json indexes。 - 手动重建全部索引：
python scripts/build_all_indexes.py knowledge_records.json indexes。 - 强制语义检索：在手动查询命令中加入
--retrieval semantic；适合原因、能否、异常处理和相近表达问题。 - 强制关键词检索：在手动查询命令中加入
--retrieval lexical；适合原文、编号、字段、名称、明确条目名问题。 - 强制混合检索：在手动查询命令中加入
--retrieval hybrid；适合同时包含明确关键词和语义判断的问题。 - 完整输出长内容：在手动查询命令中加入
--max-rule-chars 0。 - 默认记忆文件固定在本 skill 目录的
data/memory/retrieval_skills.json；如需临时改到其他位置，手动查询时传入--memory-dir <目录>。
问题理解与逐步澄清
- 先识别当前问题中显式出现的领域、主题和条目；本轮显式信息优先级高于当前线程上下文。
- 只有当前问题缺少必要信息时，才结合当前线程上下文理解“这个条目、该主题、继续、是的”等指代；技能不保存本地对话历史文件。
- 如果用户本轮切换到其他领域、主题或条目，立即以本轮目标为准，不要沿用上一轮命中的上下文。
- 能直接理解时，生成保留原意的完整查询问题，并补入必要的领域、主题或条目。
- 无法确定唯一目标时，只提出一个最关键的澄清问题。
- 用户补充信息后，将补充内容与原问题合并，再重新进入路由。
查询与回答要求
- 不得增加原文不存在的条件、角色、流程或结论。
- 润色和分类规整时不得改变原文知识含义。
- 合并或分类知识条目时，确保每条来源内容都被覆盖且只出现一次。
- 知识内容较多时，可以修正语病、润色表达、分组分类和整理条目顺序，但不得概括压缩、遗漏、合并不同条目或删除限制条件。
- 回答主题列表时，根据中文并列结构补全被省略的共同主体、对象或动作词，使每个主题名称都能独立理解；不得新增、删除或合并主题。
- 回答知识内容前展示所属领域、所属主题、所属条目和责任主体。
- 使用清晰的中文编号和重点名称，不要输出
###等 Markdown 解析标记。 - 查询资料与问题不匹配时，回答
知识库中未找到准确依据。
答案优化层
- 先完成确定性的领域、主题、流程或知识内容检索，再调用大模型优化表达；不要让大模型代替检索。
- 主题列表答案可补全并列名称中的省略词，但必须通过来源记录校验后再渲染。
- Mermaid 流程答案先由程序解析主体、条目和顺序，再交给大模型优化为清晰、明确、结构化的中文答案。
- 完整流程优化时保留全部条目和原始顺序；数量、列表和主体问题只回答对应内容。
- 知识内容优化时只做语病修正、表达润色、分类归并和条目清晰化，不得把多条内容压缩成摘要。
- 大模型不得新增、删除或改变知识事实，不得输出资料编号、相关度、
###或 Mermaid 原始代码。 - 大模型调用失败、输出为空或包含无关资料标记时，回退到确定性原始答案。
记忆使用规则
- 记忆只用于理解提问意图、扩展别名和控制回答偏好，不得作为知识事实依据。
- 支持
记住别名：简称=完整名称，用于把用户常用简称扩展为知识库中的完整名称。 - 支持
记住偏好：关键词=偏好说明或记住偏好：偏好说明，用于理解用户表达习惯。 - 支持
记住回答偏好：偏好说明，只影响答案组织形式，不改变知识事实。 - 支持
查看记忆、删除记忆：别名=简称、删除记忆：偏好=关键词、删除记忆：回答偏好=任意值和清空记忆。 - 不要把“某规则成立、某材料不用提交、某条目无需审核”等知识事实写入记忆；这类内容必须更新 Markdown 知识库原文。
技能优化
- 只有用户明确输入支持的记忆管理命令时，才写入技能记忆。
- 不要根据未经确认的回答自动修改知识库原文、提示词或程序代码。
