basic-usage

basic-usage 技能为将 llmemory 集成至 Python 应用程序提供了基础接口。此技能专为开发人员与工程师设计，涵盖了管理文档知识库的完整生命周期，从使用 pgvector 扩展功能进行初步 PostgreSQL 架构部署，到复杂的检索工作流程。它适用于构建检索增强生成 (RAG) 系统、企业搜索引擎，或需要高性能文档隔离的多租户 SaaS 应用程序。

• 完整的文档生命周期管理，包含文档创建、支持分页的列表查询、数据检索与删除。

• 高级检索功能，如混合搜索（结合向量嵌入与 BM25 全文搜索）、语义搜索，以及通过回答能力检测实现的自动查询路由。

• 采用基于拥有者范围 (owner-scoped) 隔离的多租户数据架构，确保不同客户或工作空间之间的文档集安全隔离。

• 与 PostgreSQL 的深度集成（通过 pgdbm 库），支持连接池管理、迁移控制及健康诊断。

• 支持可配置的切块策略、上下文检索以及重排序机制，以提升检索精确度。

• 在初始化之前，请确保已正确配置 PostgreSQL 14+ 及 pgvector 0.5.0+ 扩展功能。

• 将 LLMemory 类作为主要入口点，它负责处理数据库连接、OpenAI API 密钥及嵌入生成的内部协调。

• 请务必通过 async initialize() 方法初始化库，以确保底层数据库架构已正确迁移。

• 建议使用 SearchType.HYBRID 以取得语义理解与关键字精确度之间的最佳平衡。

• 针对对话式 AI 代理，建议使用 search_with_routing 来智能判定查询是否能从存储的文档中取得解答，再触发后续的检索流程。

• 在所有作业中使用 owner_id 参数来管理文档切块，以确保在多用户生产环境中维护严格的数据边界。