元知识库（Meta Knowledge Base）

一个能够自动学习与持续成长的自构建知识管理系统。

功能特性

1. 自动捕获

• 对话学习：从聊天记录中提取关键信息
• 文档解析：从 PDF、Word 文档、电子邮件中提取内容
• 网页抓取：从访问过的网页中学习知识
• 文件监听：监控文件夹以发现新内容

2. 知识组织

• 自动打标：自动进行主题分类
• 实体提取：识别人物、公司、概念等实体
• 关系映射：建立相关概念之间的关联
• 版本历史：追踪知识的演化过程

3. 语义搜索

• 向量嵌入：基于语义相似性进行搜索
• 混合搜索：结合关键词与语义匹配
• 过滤功能：按时间、标签、来源等条件筛选
• 结果排序：根据相关性对结果排序

4. 智能问答

• RAG 流水线：检索 + 生成答案
• 上下文感知：理解对话上下文
• 引用来源：标注原始知识出处
• 置信度评分：显示回答的可信程度

5. 持续学习

• 用户反馈：通过纠正意见改进模型
• 隐式学习：从交互行为中自动学习
• 知识更新：保持信息时效性
• 缺口识别：发现缺失的知识点

安装方法

pip install numpy faiss-cpu sentence-transformers

使用方式

初始化知识库

from meta_knowledge import KnowledgeBase

kb = KnowledgeBase(
    name="my_knowledge",
    embedding_model="paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2"
)

添加知识

# 从文本添加
kb.add(
    content="Python 是一种高级编程语言...",
    tags=["programming", "python"],
    metadata={"source": "user", "date": "2026-03-22"}
)

# 从文件添加
kb.add_from_file("document.pdf", tags=["research"])

# 从网址添加
kb.add_from_url("https://example.com/article", tags=["news"])

搜索知识

# 语义搜索
results = kb.search(
    query="什么是机器学习？",
    top_k=5
)

for r in results:
    print(f"{r.score:.2f} | {r.content[:100]}...")

提问与回答

# 提出问题
answer = kb.ask(
    question="关于 AI 我知道些什么？",
    include_sources=True
)

print(answer['answer'])
print("来源:", answer['sources'])

获取知识图谱

# 获取实体关系图
graph = kb.get_knowledge_graph()

# 查找相关概念
related = kb.find_related("Python", depth=2)

API 参考

添加知识

搜索功能

问答功能

管理功能

系统架构

┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
│   数据源    │────▶│  数据摄入   │────▶│   存储系统    │
│ - 聊天      │     │ - 解析器    │     │ - 向量数据库  │
│ - 文档      │     │ - 嵌入模型  │     │ - 图数据库    │
│ - 网页      │     │ - 索引器    │     │ - 文档存储    │
└─────────────┘     └─────────────┘     └─────────────┘
                                           │
                    ┌──────────────────────┘
                    ▼
┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
│   查询处理  │────▶│   检索模块   │────▶│   生成模块   │
│ - 搜索      │     │ - 向量检索  │     │ - 大语言模型 │
│ - 提问      │     │ - 图谱检索  │     │ - 引用生成   │
└─────────────┘     └─────────────┘     └─────────────┘

嵌入模型

应用场景

• 个人助理：记住所有信息
• 团队维基：共享知识库
• 客户服务：自动化问答
• 科研工作：论文检索与摘要
• 代码库管理：文档搜索与理解

最佳实践

1. 定期更新：保持知识库内容新鲜
2. 质量优先于数量：干净的数据更重要
3. 合理使用标签：便于高效检索
4. 利用用户反馈：通过纠正提升准确性
5. 定期备份：防止数据丢失

集成方案

与 OpenClaw 集成

# 自动从对话中捕获信息
@hookimpl
def after_message(message, response):
    kb.add(
        content=f"用户询问了：{extract_topics(message)}",
        tags=["conversation", extract_topics(message)]
    )

与其他技能集成

# 在技能中使用知识库
def my_skill(query):
    context = kb.search(query, top_k=3)
    return generate_response(query, context)

未来功能规划

• 支持多模态知识（图像、音频）
• 跨设备实时同步
• 协作式知识库
• 自动知识校验机制