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name: qmdsearch-agent
description: 通过 QMDSearch REST API 让 AI Agent 上传文档（文本/文件）并执行分层检索查询。配置服务地址与 Bearer Token 后，即可在对话中入库知识库并检索答案。
metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📚"}}
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# QMDSearch Agent 接入 Skill

本 skill 指导 AI Agent 调用 **QMDSearch**（面向 AI Agent 的分层信息检索服务）的 HTTP API，完成两类核心操作：

1. **上传文档**：把文本或文件送入知识库（异步入库，自动三级总结 + 向量化）。
2. **查询 / 检索**：对知识库做分层语义检索，返回最相关原文 chunk。

## 何时使用

- 用户希望把一份文档 / 笔记 / 网页内容加入知识库 → 调用上传接口。
- 用户就知识库内容提问 → 调用检索接口。
- 用户想确认文档是否入库成功 → 轮询任务状态。
- 需要列出 / 删除知识库文档、查看统计 → 调用对应只读 / 管理接口。

## 前置配置（必须）

启用前先确定：

- `QMDSEARCH_BASE_URL`：服务基地址，例如 `http://localhost:8000` 或 NAS 地址 `http://<nas-ip>:8000`。
- `QMDSEARCH_TOKEN`：Bearer Token。通过 `POST {BASE}/api/v1/auth/login`（用户名 + 密码）获取；session TTL 12h，失效后重新登录。

> 所有变更类请求（上传 / 删除）与检索请求都必须在 Header 携带 `Authorization: Bearer <token>`。
> 当前代码实现中，查询类只读接口（文档列表 / 详情 / 类目 / 统计 / 健康）同样要求 Bearer（与登录态绑定），请始终携带 token 以避免 `1005` 未认证。

## 统一约定

- 路径前缀：`{BASE}/api/v1`
- 响应体：`{ "code": 0, "data": {...}, "message": "ok" }`，`code=0` 成功；`1xxx` 客户端错误；`2xxx` 服务端错误。
- 入库是**异步**的：上传返回 `202 + task_id`，需轮询 `GET /documents/tasks/{task_id}` 直到 `status=done`（或 `failed`）。

## 1. 获取 Token

```bash
curl -X POST {BASE}/api/v1/auth/login \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"username":"admin","password":"<password>"}'
# → {"code":0,"data":{"token":"<JWT>","username":"admin","role":"admin","must_change_password":false},"message":"ok"}
```

`must_change_password=true` 时，登录成功但调用其他接口会返回 `1006`，需先 `POST /api/v1/auth/password` 改密。

## 2. 上传文档（文本）

`POST {BASE}/api/v1/documents`，JSON body `{text, title?, source?, metadata?}`。

```bash
curl -X POST {BASE}/api/v1/documents \
  -H "Authorization: Bearer <token>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text":"QMDSearch 支持 L1/L2/L3 分层检索……", "title":"QMDSearch 介绍", "source":"notes"}'
# → 202 {"code":0,"data":{"task_id":"<uuid>","status":"pending"},"message":"ok"}
```

- `text` 必填且非空；`title` / `source` 可选；`metadata` 为 `dict[str,str]`。
- 相同 `sha256(text)` 会命中**去重**，直接复用旧文档（`data` 中 `deduplicated=true`）。

## 3. 上传文件

`POST {BASE}/api/v1/documents/upload`，`multipart/form-data`：

- `file`：必填，支持 `.txt .md .html .htm .pdf .docx`
- `title` / `source`：可选（默认取原文件名）
- `metadata`：可选 JSON 字符串

```bash
curl -X POST {BASE}/api/v1/documents/upload \
  -H "Authorization: Bearer <token>" \
  -F "file=@document.pdf" \
  -F "source=manual"
# → 202 {"code":0,"data":{"task_id":"<uuid>","status":"pending","saved_path":"..."},"message":"ok"}
```

服务端按扩展名提取纯文本（PDF 扫描件自动 OCR 降级），再复用同一入库流水线。

## 4. 轮询入库任务

`GET {BASE}/api/v1/documents/tasks/{task_id}`（无需鉴权）：

```bash
curl {BASE}/api/v1/documents/tasks/<task_id>
# done   → {"code":0,"data":{"task_id":...,"status":"done","result":{...文档ID/总结/分类...},"created_at":...,"updated_at":...}}
# failed → {"code":0,"data":{"task_id":...,"status":"failed","error":"..."}}
```

建议：提交后每 1–2s 轮询，直到 `status∈{done,failed}`；`done` 的 `result.document_id` 即入库文档 ID。

## 5. 检索（查询）

`POST {BASE}/api/v1/search`，JSON `{query, top_k?, summarize?}`：

```bash
curl -X POST {BASE}/api/v1/search \
  -H "Authorization: Bearer <token>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query":"如何配置 Redis 缓存","top_k":5,"summarize":false}'
```

返回 `data`：`{query, hits[], routed_categories[], fallback, extracted_info, summary?}`。
每个 `hit`：`{text, doc_id, title, section_path, score, doc_summary}`。

- `top_k`：返回条数（默认 `RETRIEVAL_FINAL_K`，通常 5）。
- `summarize=true`：额外返回 `summary`（对检索结果做 AI 总结）。
- `fallback=true`：走了全库兜底（未走类目路由），召回较广。
- `extracted_info`：query 解析出的关键词 / 实体 / 意图 / 命中类目。

## 6. 其他管理接口（按需）

| 方法 | 路径 | 说明 |
|------|------|------|
| POST | `/documents` | 文本入库（202 + task_id） |
| POST | `/documents/upload` | 文件入库（202 + task_id） |
| GET | `/documents/tasks/{task_id}` | 任务状态（done / failed） |
| GET | `/documents?limit=&offset=` | 文档列表（分页游标） |
| GET | `/documents/{doc_id}` | 文档详情（L1 + L2/L3 + chunks 数） |
| GET | `/documents/{doc_id}/file` | 下载原始文件 |
| DELETE | `/documents/{doc_id}` | 删除文档（幂等） |
| GET | `/knowledge/categories` | 知识分类类目集 |
| GET | `/knowledge/stats` | 统计（四层点数 + 类目分布） |
| GET | `/health` | 健康检查 |

## 错误码速查

- `1001` 参数 / 格式错误（空文本、不支持的类型、弱密码、超大小）
- `1004` 资源不存在（task / doc 不存在）
- `1005` 未认证或凭证无效 / 账号已禁用
- `1006` 权限不足 / 首次登录须先改密
- `2000` 服务端内部错误（检索 / 入库 / 列表失败）
- `2001` 认证服务暂不可用

## Agent 最佳实践

1. **先登录拿 token**，缓存 12h，失效再用 `/auth/login` 刷新。
2. **上传走异步**：拿到 `task_id` 后轮询，不要在对话里阻塞等待，可告诉用户“正在入库，稍后查询”。
3. **去重友好**：重复提交同文本会自动复用，不必担心重复。
4. **大文件 / 批量**：逐文件上传并各自轮询；注意 `UPLOAD_MAX_SIZE_MB`（默认 20MB）。
5. **检索调参**：召回不足调大 `top_k`；需要摘要设 `summarize=true`；关注 `fallback` 判断是否需要改写 query。
6. **凭证安全**：token 等同会话，不要写入日志或外发。

完整请求 / 响应示例（含 Python 客户端封装）见 `references/api-examples.md`。