前言¶

DSH 的插件生態強調「一切皆插件」，社區目錄是獨立站點，不屬於 DeepSeek 或幻方官方應用商店。對使用 DSH 或 Claude Code 的開發者來說，Markdown 筆記常作爲背景材料、經驗記錄或項目上下文。常見問題不是完全找不到文件，而是找到很多包含關鍵詞的文件後，仍然需要人工判斷：應該先讀哪一篇、哪些篇存在關聯、哪些篇可以互相替代。

下面介紹 KnowLP-RAG。它把 Markdown 筆記組織成可檢索的知識結構，並給 DSH / Claude Code 提供帶閱讀路徑的檢索結果：讀哪些筆記、按什麼順序讀、哪些是相似替代。

這是什麼¶

KnowLP-RAG 是一個 DeepSeek Harness（dsh）bundle，包含 MCP server 和 native Cordis plugin。

已覈實的基本信息如下：

• npm 包名：@eqman00003/knowlp-rag
• GitHub 倉庫：wly8691-jpg/knowlp-rag
• package.json 版本：3.0.8
• 許可證：MIT
• package.json engines：node >=18
• README 標註：Python 3.11+
• 發佈配置：npm registry https://registry.npmjs.org/，public access
• 社區目錄頁：https://www.skillhub.cn/plugins/wly8691-jpg/knowlp-rag

它的主要定位是：面向 Markdown 筆記的 dual knowledge-graph retrieval，並結合衰減遺忘、反饋權重、向量檢索和全文檢索。

核心能力¶

檢索路徑¶

KnowLP-RAG 給 DSH / Claude Code 的檢索結果不只按相關性排序，還會給出閱讀路徑。具體包括：

• 哪些筆記應該讀；
• 按什麼順序讀；
• 哪些筆記是相似替代。

其檢索採用 four-engine fan-out，包括：

• dual-graph P/S-Agent；
• vector；
• full-text。

工具接口¶

已覈實的五個工具如下：

• knowlp_search：four-engine fan-out retrieval，使用 dual-graph P/S-Agent、vector 和 full-text；
• knowlp_get_note：讀取筆記內容，read-only，path-traversal safe；
• knowlp_stats：engine/graph health self-check；
• knowlp_record_feedback：顯式反饋，是 weight loop 的唯一入口；
• skill_search：skill index retrieval。

衰減與遺忘¶

KnowLP-RAG 支持 decay-based forgetting，即“用則強化，不用則衰減”。已覈實的半衰期分檔爲：

• ephemeral：1 day；
• default：30 days；
• declarative：never。

反饋通過 knowlp_record_feedback 進入 weight loop。使用後系統會基於反饋改進，而不是隻保持靜態索引。

匹配與運行模式¶

已覈實的能力包括：

• paragraph-level matching；
• 支持中文 note vaults out of the box，包括 Chinese time-anchor queries 和 Chinese full-text search；
• 無 GPU 時僅可在 n-gram mode 下工作；
• 通過 feedback weight loop 隨着使用改進。

安裝與啓用¶

先安裝插件。

dsh plugin add "@eqman00003/knowlp-rag"

然後設置兩個必要環境變量。沒有這兩個變量時，dual-graph engine 會處於 idle 狀態，只保留 full-text search 可用。

export KNOWLP_VAULT="$HOME/Notes"
export KNOWLP_GRAPH_DIR="$HOME/.knowlp-dsh"

其中：

• KNOWLP_VAULT：你的 Markdown notes directory；
• KNOWLP_GRAPH_DIR：writable index directory。

最後重啓 dsh web。第一次搜索會觸發 Python env bootstrap，約 30 秒，過程中不要中斷。

典型用法¶

在 DSH 中搜索¶

設置好環境變量並重啓後，可以先用一個查詢驗證檢索結果。

knowlp_search "RAG architecture"

如果需要用工具讀取具體筆記，可使用：

knowlp_get_note

如果需要檢查 engine 或 graph 的健康狀態，可使用：

knowlp_stats

如果要記錄顯式反饋，使用：

knowlp_record_feedback

如果要檢索 skill index，使用：

skill_search

本地開發¶

本地開發可以從 GitHub 倉庫開始。

git clone https://github.com/wly8691-jpg/knowlp-rag.git

進入倉庫後安裝開發依賴：

pip install -e .

構建圖譜：

python build_graph.py

執行本地搜索：

python knowlp_search.py "RAG architecture"

適用場景與注意¶

適合以下場景：

• 你使用 DSH 或 Claude Code，並維護一套 Markdown notes；
• 你希望檢索結果不只是命中關鍵詞，而是給出可閱讀的路徑；
• 你使用中文筆記庫，並需要中文 time-anchor queries 或中文 full-text search；
• 你沒有 GPU，但可以使用 n-gram mode；
• 你希望通過顯式反饋讓檢索權重隨使用變化。

使用前需要確認幾件事：

• 插件以當前 dsh 進程權限運行，安裝前應檢查源碼和許可證；
• KNOWLP_VAULT 和 KNOWLP_GRAPH_DIR 是 dual-graph engine 的必要配置；
• 第一次搜索後的 Python env bootstrap 約 30 秒，不應中斷；
• 無 GPU 場景下，只能在 n-gram mode 下工作；
• knowlp_get_note 是隻讀讀取，且 path-traversal safe；
• knowlp_stats 可用於 engine/graph health self-check。

鏈接¶

• 社區目錄頁：https://www.skillhub.cn/plugins/wly8691-jpg/knowlp-rag
• GitHub：https://github.com/wly8691-jpg/knowlp-rag