Meta Knowledge Base
Self-building knowledge management system that learns and grows automatically.
Features
1. Auto-Capture
- - Conversation Learning: Extract key information from chats
- Document Parsing: Extract from PDFs, docs, emails
- Web Scraping: Learn from visited pages
- File Watch: Monitor folders for new content
2. Knowledge Organization
- - Auto-Tagging: Automatic topic categorization
- Entity Extraction: People, companies, concepts
- Relationship Mapping: Connect related ideas
- Version History: Track knowledge evolution
3. Semantic Search
- - Vector Embeddings: Semantic similarity search
- Hybrid Search: Combine keyword + semantic
- Filtering: Filter by date, tags, source
- Ranking: Relevance-based results
4. Intelligent Q&A
- - RAG Pipeline: Retrieve + Generate answers
- Context-Aware: Understand conversation context
- Citing Sources: Reference original knowledge
- Confidence Scoring: Show answer confidence
5. Continuous Learning
- - User Feedback: Learn from corrections
- Implicit Learning: Learn from interactions
- Knowledge Updates: Keep information fresh
- Gap Identification: Find missing knowledge
Installation
CODEBLOCK0
Usage
Initialize Knowledge Base
CODEBLOCK1
Add Knowledge
CODEBLOCK2
Search
CODEBLOCK3
Q&A
CODEBLOCK4
Knowledge Graph
CODEBLOCK5
API Reference
Adding Knowledge
| Method | Description |
|---|
| INLINECODE0 | Add single piece of knowledge |
| INLINECODE1 |
Add multiple items |
|
add_from_file(path) | Parse and add file |
|
add_from_url(url) | Fetch and add web content |
|
add_from_email(email) | Parse email content |
Searching
| Method | Description |
|---|
| INLINECODE5 | Semantic search |
| INLINECODE6 |
Keyword + semantic |
|
filter_search(query, filters) | Search with filters |
|
find_similar(content) | Find similar items |
Q&A
| Method | Description |
|---|
| INLINECODE9 | Get answer with RAG |
| INLINECODE10 |
Get relevant context |
|
generate_summary(topic) | Generate topic summary |
Management
| Method | Description |
|---|
| INLINECODE12 | Get entity relationships |
| INLINECODE13 |
List all tags |
|
export(format) | Export knowledge |
|
import_(data) | Import knowledge |
Architecture
CODEBLOCK6
Embedding Models
| Model | Dimensions | Languages | Use Case |
|---|
| paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 | 384 | 50+ | General |
| bge-small-zh-v1.5 |
512 | Chinese | Chinese |
| text-embedding-ada-002 | 1536 | EN | Production |
Use Cases
- - Personal Assistant: Remember everything
- Team Wiki: Shared knowledge base
- Customer Support: Q&A automation
- Research: Paper search & summarization
- Codebase: Documentation search
Best Practices
- 1. Regular Updates: Keep knowledge fresh
- Quality over Quantity: Clean data matters
- Use Tags: Organize for better retrieval
- User Feedback: Improve with corrections
- Backup: Export regularly
Integration
With OpenClaw
CODEBLOCK7
With Skills
CODEBLOCK8
Future Capabilities
- - Multi-modal knowledge (images, audio)
- Real-time sync across devices
- Collaborative knowledge base
- Automatic knowledge validation
元知识库
自动构建的知识管理系统，能够自主学习并持续成长。
功能特性
1. 自动捕获
- - 对话学习：从聊天中提取关键信息
- 文档解析：从PDF、文档、邮件中提取内容
- 网页抓取：从访问页面中学习
- 文件监控：监测文件夹中的新增内容
2. 知识组织
- - 自动标签：自动进行主题分类
- 实体提取：识别人员、公司、概念
- 关系映射：连接相关想法
- 版本历史：追踪知识演变
3. 语义搜索
- - 向量嵌入：语义相似度搜索
- 混合搜索：关键词+语义组合搜索
- 过滤筛选：按日期、标签、来源过滤
- 排序机制：基于相关性的结果排序
4. 智能问答
- - RAG管道：检索+生成答案
- 上下文感知：理解对话上下文
- 来源引用：引用原始知识来源
- 置信度评分：显示答案可信度
5. 持续学习
- - 用户反馈：从修正中学习
- 隐式学习：从交互中学习
- 知识更新：保持信息时效性
- 缺口识别：发现缺失知识
安装
bash
pip install numpy faiss-cpu sentence-transformers
使用说明
初始化知识库
python
from meta_knowledge import KnowledgeBase
kb = KnowledgeBase(
name=my_knowledge,
embedding_model=paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
)
添加知识
python
从文本添加
kb.add(
content=Python是一种高级编程语言...,
tags=[编程, python],
metadata={source: 用户, date: 2026-03-22}
)
从文档添加
kb.add
fromfile(document.pdf, tags=[研究])
从URL添加
kb.add
fromurl(https://example.com/article, tags=[新闻])
搜索
python
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]}...)
问答
python
提问
answer = kb.ask(
question=我对AI了解多少？,
include_sources=True
)
print(answer[answer])
print(来源：, answer[sources])
知识图谱
python
获取实体关系
graph = kb.get
knowledgegraph()
查找相关概念
related = kb.find_related(Python, depth=2)
API参考
添加知识
| 方法 | 描述 |
|---|
| add(content, ...) | 添加单条知识 |
| add_batch(contents) |
批量添加 |
| add
fromfile(path) | 解析并添加文件 |
| add
fromurl(url) | 获取并添加网页内容 |
| add
fromemail(email) | 解析邮件内容 |
搜索
| 方法 | 描述 |
|---|
| search(query, topk) | 语义搜索 |
| hybridsearch(query, ...) |
关键词+语义搜索 |
| filter_search(query, filters) | 带过滤条件的搜索 |
| find_similar(content) | 查找相似内容 |
问答
| 方法 | 描述 |
|---|
| ask(question, ...) | 使用RAG获取答案 |
| get_context(question) |
获取相关上下文 |
| generate_summary(topic) | 生成主题摘要 |
管理
| 方法 | 描述 |
|---|
| getknowledgegraph() | 获取实体关系 |
| list_tags() |
列出所有标签 |
| export(format) | 导出知识 |
| import_(data) | 导入知识 |
架构
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ 数据源 │────▶│ 数据摄入 │────▶│ 存储层 │
│ - 聊天 │ │ - 解析器 │ │ - 向量数据库 │
│ - 文档 │ │ - 嵌入器 │ │ - 图数据库 │
│ - 网页 │ │ - 索引器 │ │ - 文档存储 │
└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘
│
┌──────────────────────┘
▼
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ 查询层 │────▶│ 检索层 │────▶│ 生成层 │
│ - 搜索 │ │ - 向量检索 │ │ - LLM │
│ - 提问 │ │ - 图检索 │ │ - 引用 │
└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘
嵌入模型
| 模型 | 维度 | 语言 | 使用场景 |
|---|
| paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 | 384 | 50+ | 通用 |
| bge-small-zh-v1.5 |
512 | 中文 | 中文 |
| text-embedding-ada-002 | 1536 | 英文 | 生产环境 |
应用场景
- - 个人助手：记住所有信息
- 团队维基：共享知识库
- 客户支持：自动化问答
- 研究：论文搜索与摘要
- 代码库：文档搜索
最佳实践
- 1. 定期更新：保持知识时效性
- 质量优先：数据清洗至关重要
- 使用标签：合理组织便于检索
- 用户反馈：通过修正不断改进
- 备份：定期导出数据
集成
与OpenClaw集成
python
自动捕获对话内容
@hookimpl
def after_message(message, response):
kb.add(
content=f用户询问关于：{extract_topics(message)},
tags=[对话, extract_topics(message)]
)
与技能集成
python
在技能中使用知识
def my_skill(query):
context = kb.search(query, top_k=3)
return generate_response(query, context)
未来功能
- - 多模态知识（图片、音频）
- 跨设备实时同步
- 协作知识库
- 自动知识验证
