42md 全面支持 Agents（3）知识库 RAG：让 Agent 用上你云端积累的知识

本文是「42md 全面支持 Agents」系列第 3 篇。前两篇：总述、一行装好。

通用 AI 助手有个根本的局限：它不认识「你」。你这几年读过的论文、记过的卡片、攒下的一手观点，它一概不知。所以你问它专业问题，它给的往往是网上的大路货，缺了你自己沉淀过的那套判断。

如果你在 42md 网页端积累过知识——把文档编译成素材、把要点提炼成卡片、把主题汇成专题——那么现在，你的 AI 助手能直接用上它们了。这件事背后的套路，叫 RAG。

一、先说清：什么是 RAG

RAG 是「检索增强生成」（Retrieval-Augmented Generation）的缩写，听着唬人，道理很朴素：让 AI 答题前先去查资料，别全凭脑子里那点通用知识硬答。

打个比方。不带 RAG 的 AI 像闭卷考试——只能靠训练时记下的、关于全世界的笼统印象作答，一碰你的专业领域就容易说外行话。带 RAG 的 AI 像开卷考试——动笔前先翻一翻你这边的资料，找到相关的几页，带着真材实料再作答。

放到 42md 上，这个「翻资料」翻的就是你云端的知识库：助手先检索你的素材和卡片，把相关的几条取到手边，再据此去写、去答、去整理。结果就从「网上大路货」变成「长在你自己积累上的回答」。

二、四条命令，一个循环

助手用你知识库的全套动作，就这四条命令：

42md kb search "执行意图"                  # 在你的云端库里全文检索，返回 id + 预览
42md kb list --layer cards --kind term     # 按结构浏览：卡片 / 专题 / 素材
42md kb get <id> --type card -o card.md    # 把某一条取成 Markdown 文件
42md kb put draft.md                        # 把本地整理好的内容送进素材库

串起来，就是一个循环——也是 RAG 在 42md 里的标准走法：

search（搜出相关的）→ get（取到本地）→ 本地加工（整理、改写、拼接）→ 需要时再润色 / 翻译 → put（成果送回入库，下次还能用）。

这套动作里，检索、取用、回流目前都不计入 AI 配额；只有中间「让 AI 改写、翻译、润色」那一步才按字数计费。所以助手可以放心地先查一圈、多取几条、反复比对，把动用 AI 的那一步留到最后只用一次。

三、几个真实场景

写一段带你观点的科普。 你说「帮我写段关于执行意图的科普，用上我之前记的卡片」：

42md kb search "执行意图" --json          # 先查库里有没有相关卡片，拿到 id
42md kb get <卡片id> --type card -o cue.md # 取出那张卡的内容
# …助手读 cue.md，结合你的卡片写出科普稿 draft.md…
42md kb put draft.md                       # 把成稿送回素材库，下次还能复用

第一步那个 --json 是留给助手的：加上它，检索结果就是规整的结构化数据，助手能干净地解析出 id 再去取。写出来的稿子，长在你自己的卡片之上，带着你独有的那套判断，不像百科那样泛泛而谈。

汇一次分享的素材。 「把我『习惯养成』专题下的卡片汇起来，理成一份讲稿大纲」——助手 list 出该专题的卡片、逐条 get，再帮你归并成结构化大纲。几年的零散积累，一下子被串成一条线。

回答前先查自己的库。 平时问它专业问题，技能包会让它先 kb search 一圈：库里有现成的就接着用，没有再去想。久而久之，它的回答越来越像「你的助理」，不像通用模型那样谁问都一个样。

整理新读的文章，先去重。 你刚读完一篇好文想存进库，助手会先 search 看库里有没有相关或重复的，再决定是新增、还是补到已有卡片上——你的知识库不会越堆越乱。

四、查不到，也不卡住

kb 命令需要登录联网。万一当下没网、没登录，或者库里确实没有相关内容，助手会按技能包的约定跳过这一步，改用本地资料把事办完。「先查云端」只是个优先项，真卡住了也不勉强——这样它替你干活时不会卡在半路。

怎么开始

• 先在 42md.cc 把你的文档编译成素材、提炼成卡片，攒起一座知识库
• 给助手装上技能包：42plugin install zhiping/42ailab/42md
• 之后让它「结合我的知识库」做事，它就会先 kb search 再动手

按需取用是「单条」级别的用法。下一篇更进一步：把整个知识库导出成一个可编辑的 Markdown 文件夹，改完整体送回。

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