QMDSearch/skills/qmdsearch-agent/SKILL.md

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qmdsearch-agent	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。	clawdbot emoji 📚

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

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?}。

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

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）：

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?}：

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。