CWICR语义检索

技能简介

CWICR语义检索是面向DDC（Data-Driven Construction）环境的智能文档搜索工具，通过向量嵌入技术实现基于语义的非结构化数据查询，替代传统关键词匹配方式。

业务背景

工程与建筑企业的技术文档、安全规范往往分散存储且表述方式多样，传统关键词搜索难以命中概念相关但用词不同的关键内容。CWICR语义检索基于向量嵌入技术理解查询意图，帮助业务人员用自然语言描述需求即可定位潜在关联文档，大幅提升跨项目经验复用与安全隐患排查的效率。

落地案例：某建设集团安全部门接到事故预警，需紧急排查历年项目中类似地质条件的支护方案。安全工程师使用CWICR输入"软土地基深基坑坍塌预防措施"，系统不仅返回包含该短语的技术通报，还识别出描述"流塑状淤泥层放坡失稳处置""高水位细砂层险情应对"等语义相近的历史案例，辅助团队快速形成针对性检查清单，缩短应急响应准备时间。

能做什么

• 用自然语言描述查找相关技术文档与安全通告
• 识别概念相近但表述不同的内容片段
• 跨多源文档库进行统一语义检索
• 支持安全审计场景下的快速信息定位

使用说明

安装准备

# 克隆技能仓库
git clone https://github.com/openclaw/skills.git
cd skills/datadrivenconstruction/semantic-search-cwicr

# 安装依赖（需Python 3.9+）
pip install -r requirements.txt

配置与运行

1. 设置DDC CWICR环境变量：export DDC_API_KEY=your_key
2. 初始化向量索引：python init_index.py --source /path/to/documents
3. 启动检索服务：python search_service.py
4. 发送查询请求至本地API端点

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 向量索引构建耗时较长，大规模文档需预留充足资源
• 语义匹配结果需人工复核关键安全决策
• API密钥泄露可能导致未授权数据访问
• 嵌入模型更新后需重建索引以保证一致性

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/datadrivenconstruction/semantic-search-cwicr/SKILL.md
来源类型：GitHub开源技能仓库