ナレッジ検索（RAG）

Subaya は検索可能なナレッジコーパスを保持しています — キュレーションされたリファレンス資料に 加えて、お客様自身のプロジェクトコンテンツです。suya rag コマンドは、お客様とお客様の エージェントがそこから取得できるようにします: pgvector + レキシカルインデックスに対する ハイブリッド検索、加えてチャンクの読み取りとステータスです。

検索

フリーテキストのクエリでコーパスを検索します:

suya rag search "<query>"

デフォルトではこれはハイブリッド検索です（セマンティックなベクトル類似度とレキシカル マッチングを組み合わせたもの）。便利なオプション:

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

• --scope <scope> — 検索をスコープに限定する。キュレーションされたリファレンスコーパスには curated を、特定のプロジェクトのコンテンツには project:<id> を使います。このフラグは 繰り返し可能なので、複数のスコープを一度に検索できます。
• --top-k <N> — 上位 N 件の結果を返す。
• --semantic-only — ハイブリッド検索のレキシカル側をスキップし、セマンティック（ベクトル） マッチングに限定する。

チャンクを読む

検索結果はチャンクです。id によってキュレーションされたチャンクの本文全体を読みます:

suya rag read <chunk-id>

ステータス

インデックスされているものを確認します — スコープごとのチャンク数と最後のインジェスト タイムスタンプ:

suya rag status

次のステップ

• ワークスペースとプロジェクト — 検索のためのプロジェクトスコープ。
• CLI: rag — suya rag の完全なリファレンス。