Airweave Search

使用位于 {baseDir}/scripts/search.py 的搜索脚本，从 Airweave 集合中搜索并检索上下文。

何时执行搜索

当用户出现以下情况时，请执行搜索：

• 询问其已连接应用中的数据（例如：“我们在 Slack 中关于……讨论了什么？”）
• 需要查找文档、消息、问题（issue）或记录
• 就工作区内的事实性问题提问（例如：“谁负责……？”、“我们关于……的政策是什么？”）
• 明确提及特定工具名称（例如：“在 Notion 中”、“在 GitHub 上”、“在 Jira 中”）
• 需要获取你训练数据中未包含的近期信息
• 需要你检查应用数据以补充上下文（例如：“检查我们的 Notion 文档”、“查看该 Jira 工单”）

以下情况请勿执行搜索：

• 用户提出的是通用知识类问题（应依赖你的训练数据作答）
• 用户已在对话中提供了全部所需上下文
• 问题涉及 Airweave 产品本身，而非其内部所存数据

查询构建方法

将用户意图转化为高效的搜索查询：

提示：

• 使用自然语言表达——Airweave 采用语义搜索
• 包含上下文信息——例如“pricing feedback”比单纯用“pricing”更有效
• 保持具体性，但避免过度限定
• 省略无实质意义的修饰词，如“please find”、“can you search for”等

执行搜索

运行搜索脚本：

python3 {baseDir}/scripts/search.py "your search query"

可选参数：

• --limit N —— 最大返回结果数（默认值：20）
• --temporal N —— 时间相关性权重（取值范围 0–1；默认值：0；若需强调“近期”、“最新”，建议设为 0.7 或更高）
• --strategy TYPE —— 检索策略：hybrid、semantic 或 keyword（默认值：hybrid）
• --raw —— 返回原始搜索结果，而非由 AI 生成的答案
• --expand —— 启用查询扩展，以获得更广泛的结果
• --rerank / --no-rerank —— 控制是否启用 LLM 重排序（默认开启）

示例：

# 基础搜索
python3 {baseDir}/scripts/search.py "customer feedback pricing"

# 搜索近期对话
python3 {baseDir}/scripts/search.py "product launch updates" --temporal 0.8

# 查找特定文档
python3 {baseDir}/scripts/search.py "API authentication docs" --strategy keyword

# 获取原始结果用于探索分析
python3 {baseDir}/scripts/search.py "project status" --limit 30 --raw

# 启用查询扩展进行宽泛搜索
python3 {baseDir}/scripts/search.py "onboarding" --expand

结果处理

分数解读：

• 0.85 及以上 → 高度相关，可放心使用
• 0.70–0.85 → 很可能相关，建议结合上下文使用
• 0.50–0.70 → 可能相关，回复中需注明不确定性
• 低于 0.50 → 匹配较弱，建议重新组织查询

向用户呈现结果时的原则：

1. 直击答案核心——避免以“我找到了 5 条结果”开头
2. 注明信息来源——说明内容出处（例如：“根据你在 Slack 中的对话……”）
3. 整合信息——将多个相关片段归纳为逻辑清晰的统一回应
4. 坦诚说明缺口——若结果未能完整回答问题，应如实告知

无有效结果时的应对

若搜索未返回有用结果，请按以下顺序尝试：

1. 放宽查询条件——移除过于具体的关键词
2. 更换表达方式——使用同义词或不同句式
3. 增大结果数量限制——获取更多候选结果
4. 请求用户澄清——用户可能掌握额外背景信息

参数参考

详见 PARAMETERS.md 文件，其中提供各参数的详细说明与使用指南。

示例

详见 EXAMPLES.md 文件，内含完整的端到端搜索场景示例。