本地文档搜索

技能简介

GNO 是一款本地知识引擎，支持对本地文档、文件、笔记进行索引和语义搜索。无需云端服务或 API 密钥，数据完全保留在本地。

业务背景

企业知识分散在本地文档中，查找困难且依赖个人记忆。该工具建立私有化知识引擎，支持语义级内容检索与智能问答，让业务人员像对话一样调取内部资料，避免重复造轮子，提升团队协作效率与知识复用率。

落地案例：项目经理准备方案时需参考过往案例：输入'类似规模制造业数字化转型项目'进行语义搜索，系统返回本地文件夹中相关标书、复盘报告及会议纪要，并生成带原文引用的摘要说明，快速定位关键数据支撑当前提案。

能做什么

• 索引本地文件夹，建立可搜索的知识库
• 支持 BM25 关键词搜索、向量语义搜索及混合模式
• 通过 AI 生成带引用来源的答案
• 可视化文档关联图谱与反向链接
• 提供 Web UI 界面浏览和检索文档
• 支持标签管理与上下文提示优化

使用说明

安装

# 需先安装 gno 命令行工具
# 参考官方仓库获取安装方式
gno init                              # 在当前目录初始化
gno collection add ~/docs --name docs # 添加文件夹到索引
gno index                             # 构建索引（提取+嵌入）

常用命令

gno search "关键词"          # BM25 关键词搜索
gno vsearch "概念描述"       # 向量语义搜索
gno query "问题"             # 混合搜索（默认）
gno ask "问题" --answer      # AI 回答并附引用
gno serve                    # 启动 Web 界面

搜索策略：先用默认模式，无结果时重述查询词，再尝试 --thorough 深度模式。

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 修改或新建文件后需重新执行 gno index 以更新向量嵌入
• 首次索引大文件夹耗时较长，建议在非工作时段执行
• AI 生成答案可能存在幻觉，请核对引用来源
• 本地模型占用磁盘空间，需预留充足存储

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/gmickel/gno/SKILL.md
来源类型：GitHub 仓库