Pesquisando conhecimento (RAG)

A Subaya mantém um corpus de conhecimento pesquisável — material de referência curado mais o seu próprio conteúdo de projeto. Os comandos suya rag permitem que você e seus agentes recuperem dele: uma busca híbrida sobre um índice pgvector + lexical, além de leituras de chunks e status.

Pesquisar

Pesquise no corpus com uma consulta de texto livre:

suya rag search "<query>"

Por padrão, esta é uma busca híbrida (similaridade vetorial semântica combinada com correspondência lexical). Opções úteis:

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

• --scope <scope> — limita a busca a um escopo. Use curated para o corpus de referência curado, ou project:<id> para o conteúdo de um projeto específico. A flag é repetível, então você pode pesquisar em vários escopos de uma vez.
• --top-k <N> — retorna os N melhores resultados.
• --semantic-only — restringe à correspondência semântica (vetorial), ignorando o lado lexical da busca híbrida.

Ler um chunk

Os resultados da busca são chunks. Leia o corpo completo de um chunk curado pelo seu id:

suya rag read <chunk-id>

Status

Verifique o que está indexado — contagens de chunks por escopo e o timestamp da última ingestão:

suya rag status

Próximos passos

• Workspaces e projetos — escopos de projeto para a busca.
• CLI: rag — a referência completa de suya rag.