PKM 个人知识库检索

要解决什么问题

当用户的问题依赖虚拟形象（Avatar）托管的个人知识库（PKM）——例如长期笔记、上传文件、专属参考资料——而不是通用网页或产品文档时，需要一条明确的检索路径：给定 dataset_id 与自然语言查询，从客户维护的数据集中做语义召回，并给出可读摘要，而不是把原始 chunk 或 PDF 预览片段整段丢回对话。

技能如何工作

本技能对应 pkm-retrieval 流程，核心是调用 POST /v1/datasets/{dataset_id}/retrieve。在本环境中，UI 上的 Vector Search 对应请求体里的 search_method: "semantic_search"。

典型执行步骤：

1. 确认用户已提供 dataset_id 与检索 query；若缺失 dataset_id，先按模板向用户索取，不要默认用 avatar_id 推导（面向客户的路径以客户端维护的 dataset_id 为准）。
2. 从 skills/pkm-retrieval/config.json 读取 base_url、dataset_id 相关配置及 api_key；人类可读的 curl 示例在 TOOLS.md。密钥不得写死在技能说明里。
3. 构造请求并调用接口，按得分优先解读结果：最高分 chunk 为主；若其余为噪声型 PDF/图片预览片段，可忽略尾部噪声。
4. 以先给简洁答案的方式回复，必要时附一行来源文档名；无相关内容时明确说明。

适用边界与注意点

• 适用：用户明确要求搜索 Avatar PKM；任务依赖客户数据集内容；已有或可补充 dataset_id。
• 不适用：一般性联网或产品知识问答；仅有 avatar_id 且用户未提供 dataset_id；应走 Avatar 聊天工作流而非直连数据集检索的场景。
• 内部存在 avatar_id → pkb_{avatar_id} → dataset 查找 → retrieve 的两步路由，但不应作为默认面向客户的路径。