🧠 Ollama 本地知识库工具

> 版本: V1.1.0 | 完全离线运行的本地向量搜索解决方案

📋 版本历史

✨ V1.1.0 更新说明

相比 V1.0.0，本版本新增：

1. Ollama 嵌入模型完整支持
• 本地部署 nomic-embed-text 向量模型（768维）
• 替代火山引擎 doubao-embedding-vision 云端 API
• 完全离线运行，隐私安全

1. 跨平台自动检测
• macOS / Linux / WSL2 / Windows 自动识别
• 一键安装脚本，开箱即用

1. 实测验证
• 添加文本 → 相似度 75.4% ✅
• 向量搜索 → 正常 ✅
• 知识库统计 → 已修复 bug ✅

🚀 快速上手

首次配置（安装流程）

# 1. 安装 Ollama（自动检测 OS: macOS / Linux / WSL2）
bash skills/ollama-knowledgebase/scripts/install_ollama.sh

# 2. 部署嵌入模型
bash skills/ollama-knowledgebase/scripts/deploy_embedding_model.sh pull nomic-embed-text

# 3. 配置 OpenClaw memorySearch
python3 skills/ollama-knowledgebase/scripts/setup_memory_search.py configure nomic-embed-text

# 4. 重启 Gateway
openclaw gateway restart

日常使用（知识库操作）

用户直接用自然语言与知识库交互：

📥 添加: "添加到知识库" / "导入这个文件" / "存入知识库"
🔍 搜索: "搜索关于 X 的内容" / "关键词搜索 'X'"
📋 列表: "查看知识库所有文档"
📊 统计: "知识库统计"
📤 导出: "导出知识库为 Markdown"

详细用法见：references/usage.md

📚 核心功能

🖥️ 系统支持

📋 脚本速查

# Ollama 安装
bash scripts/install_ollama.sh

# 模型管理
bash scripts/deploy_embedding_model.sh list
bash scripts/deploy_embedding_model.sh pull nomic-embed-text
bash scripts/deploy_embedding_model.sh test nomic-embed-text
bash scripts/deploy_embedding_model.sh recommended

# OpenClaw 配置
python3 scripts/setup_memory_search.py configure nomic-embed-text
python3 scripts/setup_memory_search.py status
python3 scripts/setup_memory_search.py rebuild

📖 参考文档

• 使用指南 — 知识库日常操作 + 实测结果
• 安装详解 — 各系统详细安装步骤
• 模型选择 — 嵌入模型对比与选择

✅ 测试验证

已在 assistant Agent 实测通过：

添加文本 → ✅ 成功（相似度 75.4%）
向量搜索 → ✅ 正常
列出文档 → ✅ 正常
知识库统计 → ✅ 正常（已修复 bug）
索引重建 → ✅ 全部 7 个 Agent 完成

> 🎯 V1.1.0 核心价值：配置完成后，所有知识库操作完全离线运行，无需任何外部 API！