rag-core

基于 Python + LanceDB 的本地向量数据库管理工具。

免责声明：本工具的代码由 AI Agent (小小苏) 自动生成并维护，旨在提供高效的本地知识库管理方案。用户在使用过程中应自行评估数据安全风险。

🚀 CLI 设计规范

全局参数：

• -d, --db <PATH> : 数据库根路径 (默认: ./rag_data)
• --api-url <URL> : Embedding API 的完整地址 (如 http://.../v1/embeddings)。必填，无默认值。
• --api-key <KEY> : Embedding API Key (Auth Token)。可选，无默认值。 若 API 无需验证可不传。

1. 基础环境

命令	说明
init	初始化数据库根目录结构。

2. 表管理 (Table Management)

命令	说明	示例
table list	[CSV] 列出所有表及其条目数。	rag-core table list
table new <NAME>	创建一个新表。参数：--dim <INT> (维度), --model <STR> (关联嵌入模型名)。	rag-core table new papers --model qwen3-embedding-0.6b
table delete <NAME>	删除指定的表及关联元数据。	rag-core table delete old_cache
table info <NAME>	[CSV] 输出指定表的详细信息：维度、关联模型、条目数。	rag-core table info main_lib

3. 数据操作 (必须指定 -t)

命令	说明	示例
ingest -t <TAB>	入库分块。	rag-core ingest -t papers chunk.txt --name "p1"
query -t <TAB>	[CSV] 语义查询。	rag-core query -t papers "偏振" -l 5
search -t <TAB>	[CSV] 按 name 精确查找匹配的 ID 列表。	rag-core search -t papers --name "p1"
delete -t <TAB>	按 ID 删除特定记录。	rag-core delete -t papers <id>
clear -t <TAB>	清空表中所有数据。	rag-core clear -t papers

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📊 CSV 输出格式定义

所有输出到 stdout 的数据均包含 Header 表头。

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⚠️ 开发者规则

1. 禁止硬编码：API 相关配置禁止设置默认值，必须显式传参。
2. Stdout 纯净性：stdout 仅输出 CSV 数据，日志与错误输出到 stderr。