Wissen durchsuchen (RAG)

Subaya unterhält einen durchsuchbaren Wissenskorpus — kuratiertes Referenzmaterial plus Ihre eigenen Projektinhalte. Mit den suya rag-Befehlen können Sie und Ihre Agenten daraus abrufen: eine hybride Suche über einen pgvector- und lexikalischen Index, plus Chunk-Lesungen und Status.

Suche

Durchsuchen Sie den Korpus mit einer Freitext-Anfrage:

suya rag search "<query>"

Standardmäßig ist dies eine hybride Suche (semantische Vektorähnlichkeit kombiniert mit lexikalischem Abgleich). Nützliche Optionen:

suya rag search "uart ring buffer" \
  --scope curated \
  --top-k 5 \
  --semantic-only

--scope <scope> — die Suche auf einen Scope beschränken. Verwenden Sie curated für den kuratierten Referenzkorpus oder project:<id> für den Inhalt eines bestimmten Projekts. Das Flag ist wiederholbar, sodass Sie über mehrere Scopes gleichzeitig suchen können.
--top-k <N> — die obersten N Ergebnisse zurückgeben.
--semantic-only — auf semantischen (Vektor-)Abgleich beschränken und die lexikalische Seite der hybriden Suche überspringen.

Einen Chunk lesen

Suchergebnisse sind Chunks. Lesen Sie den vollständigen Inhalt eines kuratierten Chunks anhand seiner ID:

suya rag read <chunk-id>

Status

Prüfen Sie, was indiziert ist — Chunk-Anzahl pro Scope und der Zeitstempel der letzten Ingest:

suya rag status

Nächste Schritte

Workspaces & Projekte — Projekt-Scopes für die Suche.
CLI: rag — die vollständige suya rag-Referenz.