Leo
388c193ae7
對應 .agents/specs/llm-interface/ Milestone 3.1 + 3.3。
registry/examples/ — 10 個可直接 push 的 workflow 範本：
starter: webhook-to-http
common: cron-watcher, llm-classify, rag-search-answer, daily-digest
external: email-summary (gmail+claude+telegram), pdf-to-blocks,
github-issue-bot
advanced: parallel-fanout (trigger_workflow fan-out),
error-retry (try_catch+wait pattern)
每個含：workflow.yaml（可直接 push）+ description.md（解決什麼問題 /
改成你自己的 / 學到什麼）+ tags.json（搜尋用）
registry/skills/ — 5 個 AI playbook（markdown）：
build_watcher_workflow — cron + filter + trigger 模式
debug_paused_workflow — claude_api callback paused 怎麼追
migrate_http_to_trigger_workflow — 從 self-fetch 換 trigger_workflow
rag_with_arcrun — KBDB + claude_api 組裝 RAG
add_new_wasm_component — TinyGo 寫 + 部署全流程
兩者差異：
examples = 可直接拿來改的 YAML
skills = 面對 X 問題該怎麼想 + 該用哪個 example
兩者後續：CI 自動同步進 KBDB（type=workflow-example / type=agent-skill），
MCP arcrun_search_examples / arcrun_list_skills 走 KBDB semantic search。
（CI sync 是 M3.4 工作）
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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1.6 KiB
Markdown
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# rag-search-answer
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## 解決什麼問題
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最經典 RAG：用戶問問題 → KBDB semantic search 找相關 blocks → 餵 claude 回答。
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比直接問 claude 強：claude 有了實際 context，不會編、可引用、回答跟你的資料一致。
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## 怎麼觸發
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```bash
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curl -X POST https://cypher.arcrun.dev/webhooks/named/rag_search_answer/trigger \
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-H "X-Arcrun-API-Key: ak_xxx" \
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-d '{
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"api_key":"ak_xxx",
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"question":"如何避免 CF self-fetch 死鎖?",
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"user_id":"inkstone_mira_tools"
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}'
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```
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## 改成你自己的
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- `search_kbdb.topK` 改 N（取多少 context，3-10 常見）
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- `search_kbdb.user_id` 改為 query 該用戶下的 blocks，或拿掉撈全庫
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- prompt 改為你的 domain（客服 / 法律 / 醫療 / 技術文件）
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- 進階：加 `_recipe_output_format: json` 讓 claude 回結構化 {answer, citations[]}
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## 為什麼這 pattern 重要
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RAG 是 LLM 真正派上用場的場景。沒 RAG，LLM 在你私有資料上的回答是猜的。
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## 變體
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- **多輪 RAG**：先 claude 改寫 question → KBDB search → claude 答（query rewriting）
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- **多源**：KBDB + web search + DB query → merge → claude
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- **filter**：claude 先判斷 "需要 RAG 嗎？" → 不需要直接回（省 search latency）
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- **followup**：把 claude 答案 + 用戶 question 一起存 KBDB，下次同問題直接 cache hit
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## 學到什麼
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- `kbdb_search` 走 semantic（embedding），不是字面比對 — query 不用打對關鍵字
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- `{{search_kbdb.results}}` 自動展開為 markdown 列表（component contract）
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- claude prompt 內注入 context 是 RAG 的核心，不需要 vector DB 之外的額外組件
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