一個中心化的檢索增強生成（RAG）系統，為多個 AI 代理提供共享的語義記憶和文件查詢功能。
安裝與下載
1. ClawHub CLI
從來源直接安裝技能的最快方式。
npx clawhub@latest install shared-pinecone-rag
2. 手動安裝
將技能資料夾複製到以下位置之一
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 優先級：工作區 > 本地 > 內建
3. 提示詞安裝
將此提示詞複製到 OpenClaw 即可自動安裝。
請幫我使用 Clawhub 安裝 shared-pinecone-rag。如果尚未安裝 Clawhub，請先安裝（npm i -g clawhub）。
想要直接下載？
取得包含原生技能檔案的ZIP壓縮檔。
什麼是 共享 Pinecone RAG？
共享 Pinecone RAG 技能作為工作區內所有代理的統一知識庫，利用 Pinecone 作為向量資料庫。該技能使代理能夠將 Markdown 和文字文件攝取到中心索引中並查詢語義上下文，而不是讓每個代理維護各自孤立的資料。它是開發者在 Openclaw Skills 中構建複雜工作流的核心組件，確保每個代理都能訪問到相同的更新文件和研究資料。
透過將此技能與健康監測工具配合使用，開發者可以創建一個強大的持久記憶技能棧。這種架構最大限度地減少了資料冗餘，降低了 API 開銷，並確保檢索層在整個代理生命週期中保持一致，從而提供更連貫的使用者體驗。
共享 Pinecone RAG 應用場景
- 為所有編碼代理可以引用的技術文件創建中心化知識庫。
- 為 AI 代理實現長期記憶，以回憶先前的專案背景或架構決策。
- 透過語義搜尋僅檢索相關的文件片段，從而減少 Token 使用量。
- 在 Openclaw Skills 環境中，為專業代理團隊標準化研究資料的訪問方式。
共享 Pinecone RAG 運作原理
- 將 Markdown (.md) 或文字 (.txt) 格式的源文件放入共享工作區內指定的 docs 目錄中。
- 觸發攝取腳本處理這些文件，將其轉換為向量嵌入，並上傳到 pulse-rag Pinecone 索引中。
- 當代理需要資訊時，它會執行查詢腳本，並將自然語言問題作為參數傳遞。
- 系統在向量索引的預設命名空間內執行語義查找。
- 相關上下文將返回給代理，使其能夠生成準確且有資料支持的回應。
共享 Pinecone RAG 設定指南
要開始使用 Openclaw Skills 的這一組件，請按照以下安裝步驟操作：
- 確保您擁有 Pinecone 帳戶和 API 金鑰。
- 導航到專案目錄：
cd /home/Mike/.openclaw/workspace/rag-pinecone-starter
- 在
.env文件中添加您的PINECONE_API_KEY來配置環境。 - 確認在
.venv處存在 Python 虛擬環境。 - 要攝取初始文件，請將其放入
docs/資料夾並執行：
bash scripts/ingest-shared-rag.sh
共享 Pinecone RAG 資料結構與分類體系
該技能在中心化目錄結構中組織資料，以保持 Openclaw Skills 生態系統的一致性：
| 屬性 | 值 | 描述 |
|---|---|---|
| 索引名稱 | pulse-rag | 用於向量存儲的主要 Pinecone 索引。 |
| 命名空間 | default | 用於所有文件檢索的邏輯分組。 |
| 文件路徑 | /docs/ | 存儲源 .md 和 .txt 文件的目錄。 |
| 腳本 | /scripts/ | 包含用於攝取和查詢的 bash 實用程序。 |
| 環境 | .env | 存儲敏感憑據，如 Pinecone API 金鑰。 |
共享 Pinecone RAG 進階特性
- 持久記憶棧：與 hybrid-db-health 無縫集成，提供可靠、自癒的檢索層。
- 多代理並發：旨在處理來自不同代理的並發查詢請求，無索引鎖定。
- 中心化攝取：透過維護整個工作區的唯一事實來源，防止文件重複。
- 無縫集成：針對 Openclaw Skills 框架進行了優化，允許在任何代理工作流中快速實現語義搜尋。
SKILL.md
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