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将本地文档构建为语义记忆库，支持检索问答与知识图谱关联探索
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"vkb" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请把我本地的论文、会议笔记和 PDF 导入 vkb，建立可检索的语义记忆，并回答“过去两年关于多模态检索的主要方法有哪些？”
返回基于已导入资料的语义检索结果与总结答案，并附相关文档线索。
将 PRD、用户反馈和迭代记录导入 vkb，帮我沿知识图谱追踪“注册转化率下降”相关的功能、问题和负责人。
输出与目标问题相关的实体关系链路，帮助定位潜在原因与责任信息。
把团队的技术文档、运行手册和故障复盘导入 vkb，之后回答“服务启动失败时应先检查哪些依赖和日志？”
基于本地知识库给出结构化排查建议，并引用相关文档内容来源。
为 AI 代理提供本地持久化知识库存储、检索与跨会话记忆能力。
将非结构化文本抽取为知识图谱，便于结构化记忆、检索与复用知识。
通过结构化存储、语义检索与关联推理，构建可主动推送的智能知识库。
连接 Obsidian 知识库，为 AI 代理提供本地优先的检索与记忆管理能力。
通过向量检索与图查询统一访问知识库，帮助智能体高效获取学习语料信息
帮助构建和查询向量知识图谱，支持语义检索与节点边管理。