insigoo Wiki 知识库

问题：文件能存，但问题难答

团队资料常散落在 docs/、项目目录和聊天记录里。AI 能找到某个文件，却很难知道“这个坑上次是怎么绕过的”“哪个项目里做过类似方案”。传统搜索按文件名匹配，缺少按问题、项目和复用频次组织的知识路径。

核心机制：一个文件夹 + 四个索引

insigoo Wiki 不引入数据库，只要求一个知识库文件夹，并在其中维护四个 Markdown 索引：

• knowledge_index.md：目录索引，自动生成，记录每个文件所属区域和最后更新日期。
• project_index.md：项目索引，按项目或主题关联文件，一个文件可属于多个项目。
• scenario_index.md：场景索引，按“你能问什么”组织，最贴近实际提问方式。
• corpus_index.md：语料索引，由 Agent 从对话中自动提炼“问答路径”，高频问答可跳过重复搜索。

Agent 每次成功回答一条知识库问题，语料索引增加一条记录；超过 30 天未使用的语料自动归档；频次达到 5 次以上的标记为 🔥 热路径，优先从语料库匹配。此外，维护流程会自动检查断链、空区、重复文件、过时文件和语料频次异常。

适用边界：先小后大，按需升级

Wiki 版面向 10–50 个文件，搜索方式为文件名加目录遍历，零依赖，适合个人或小团队的轻量知识库。资料中给出的升级路径为：RAG 版适用于 50–500 个文件，需引入 Ollama 做语义向量搜索；SAG 版适用于 500 个以上文件，需 Docker 与 Agent MCP 搜索。若已安装 insigoo-memory，可自动创建和维护这些目录；否则需要手动建立结构并保持索引更新。