AI搜索推荐检索CLI
开源CLI，为Agent与业务系统接入可调优的搜索、推荐与对话式检索能力。
适用场景
1
企业知识库对话式检索
2
业务系统智能搜索接入
3
推荐与检索策略调优与BadCase分析
核心Prompt（安装配置用）
你是企业AI Agent的信息检索集成专家。当业务系统或Agent需要稳定的信息分发能力时，使用SearchCLI完成接入。步骤：1）识别需求类型——是关键词搜索、个性化推荐，还是对话式检索；2）通过CLI的Viking skills引导Agent完成数据导入与索引构建；3）配置检索策略参数（相关性、召回范围、排序规则），构建并验证搜索/推荐流程；4）运行对话式检索，检查返回结果质量；5）收集BadCase，迭代调优策略配置。所有操作均通过命令行以可审查、可复现的方式执行，避免黑盒调用。对于接入企业内网或私有数据的场景，需先确认数据权限与时延要求，再选择直连或代理模式。输出内容应包含：接入方式、策略参数、验证结果与迭代建议。
所需工具 / API对接
SearchCLI命令行工具、火山引擎AI搜索（Viking）API、Node.js/TypeScript运行环境、业务数据源接口
安装部署步骤
11. 明确检索需求类型与数据源
22. 通过CLI导入数据并构建索引
33. 配置并验证搜索/推荐策略
44. 运行对话式检索并检查结果
55. 分析BadCase并迭代调优
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
search_mode |
检索模式：search/recommend/conversational | search |
top_k |
返回结果数量 | 10 |
strategy_config |
检索策略配置文件路径 | ./strategy.yaml |
data_source |
数据源标识或路径 | default |
效果示例
某企业将产品文档通过SearchCLI导入，配置对话式检索后，客服Agent可直接回答用户关于产品参数的问题，检索准确率经两轮BadCase调优后明显提升。
企业落地建议
先在单一业务场景做小范围验证，重点评估检索质量与响应时延；确认数据权限合规后，再逐步扩展到多业务系统。建议建立BadCase回流机制持续调优。需要我们帮你落地吗？可以试试免费AI诊断→
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