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Self-hosted 開源：WASM 零件 + recipe + cypher-executor，跑在你自己的 Cloudflare。 此為重建的乾淨歷史起點（移除曾誤 commit 的 GCP SA 金鑰，舊歷史保留在 richblack/arcrun 與本地 backup 分支）。含： - acr init --self-hosted installer（建 KV/R2 + codeload 拉預編譯 wasm + wrangler deploy + seed recipe） - recipe push 把關（資料外流提醒 + 打通檢查） - 19 個正當零件預編譯 wasm（claude_api/km_writer/kbdb_upsert_block 排除：違反 DECISIONS §1） - CLI / cypher-executor / registry / 完整 SDD Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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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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