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用AI搜知识库时，你可能会感觉它在"翻找"。有时候找得很快，有时候搜了一圈回来又换一种搜法再找一遍。

这个过程不是魔法。它有一套清晰的工作逻辑，而且你看懂之后就知道怎么配规则让它搜得更准。

它怎么搜索

第一步：你提交一个问题——比如"建设工程优先受偿权的行使期限和起算点是什么"。

大模型不会把这个问题原样扔进搜索框。它会先拆解你的意图，提取出一组关键词："建设工程优先受偿权""行使期限""起算点"。然后它会做词汇展开——加上同义词（比如"价款优先权"）、上下位概念（比如"承包人权利""优先权期限"）、案号或条文号的可能形式。

第二步：它调用bash命令（rga或grep）用这些关键词在你的本地文件里搜索。rga做的是精确关键词匹配——你的文件里有这个词，它就命中；没有，就不命中。不存在"大概相关"这种模糊结果。

第三步：它检查第一轮搜索结果。如果命中了足够多的高相关片段，它就停下来读这些文件，组织答案。如果结果太少或者相关性不够，它会自动进入下一轮——再拆一组新关键词，再搜。这个"搜→不够→再搜"的循环会持续到它认为收集到了足够的资料，或者尝试了足够多轮。

第四步：它把所有命中的相关片段读入上下文，整合成一个带引用的回答。

关键词匹配 VS 语义匹配

这里有一个很多人容易搞混的概念：Agentic Search用的是关键词匹配，不是语义匹配。

关键词匹配的意思是：你搜"民法典第807条"，rga在你的文件里找字符串"民法典第807条"。找到了，就是精确命中。没找到，就是没找到。这件事没有灰色地带。

语义匹配是另外一个东西。它把文本转成向量后计算相似度——输入"民法典第807条"，它可能返回"第806条"和"第808条"，因为它们在向量空间里很接近。也可能漏掉"第807条"的精确匹配，因为相近的几个向量之间它选择了更靠近查询意图的那一个。

关键词匹配适合法律场景。法律知识库的需求绝大部分是精确查找——查法条、查案号、查具体条款。你不要"和这个问题语义上最接近的几个片段"，你要"包含这个名称的那句话"。Agentic Search把不确定性放在了第一步——"我该怎么选关键词"——而不是放在"我搜到的东西对不对"这一步。

你不告诉它去哪搜，它就乱找

Agentic Search有一个容易被忽视的前提：你得在规则里告诉它你的知识库路径。以及，你的知识库里有哪些类型的文件、分别放在什么目录下——法规在laws目录、案例在cases目录、研究文章在research目录。这些信息写在工作区的CLAUDE.md或用户级规则里。

为什么路径信息这么重要？因为大模型在规划关键词时，会根据目录类型来优化搜索策略。如果你告诉它"laws目录下全部是法规原文"，它会优先用条文编号和正式名称作为搜索关键词，而不是口语化的表达。如果你没告诉它，它可能用口语表达去搜索专业术语密集的法规库，命中率直接打折。

另一个配置是：告诉它你的知识库里哪些数据源是权威源——你希望它优先检索。这个配置决定了搜索的"路线图"。没有路线图，它可能花很多时间在信息密度较低的文件里翻找，而高价值的权威文件还没被搜到。

它的弱点和弥补方式

关键词搜索的最大弱点是不会"顺藤摸瓜"。搜到了"建设工程优先受偿权"的片段——这个片段里提到了"发包人催告义务"——但Agentic Search不会自动把这个"催告义务"作为一个新的搜索方向去展开。它只能基于你最初的问题来规划关键词。

这个弱点有一个弥补方案：LLM Wiki。建一层用大模型生成的Wiki概念文章，让每个概念文章里手工引用相关的原始文件和其他概念。大模型搜索时先翻Wiki——wiki相当于一张地图——告诉你"跟建设工程优先受偿权相关的概念还有哪些"。顺着这张地图去定位原始文件，比盲搜完整和高效得多。Agentic Search + Wiki = 搜索的精准加上导航的完整性。

这是我目前实际在用的方案。不是最炫的，但是最可靠的。

本文讲解的Agentic Search工作原理和知识库配置要点，是四明山法师AI夜校"数据应用"模块的核心技术内容。课程系统地比较了Bash检索、RAG检索和LLM Wiki三种方案，帮助学员选择适合自己规模和场景的技术路线。前两期学员在课程结束前已经配置好了自己能用的知识库检索系统。

第三期正在招生，报名表见下方"阅读原文"。

作者简介： 陈石律师，浙江海泰律师事务所副主任、高级合伙人、房地产与建设工程部主任，宁波市律师协会副秘书长、第七届宁波仲裁委员会仲裁员，聚焦建筑房地产、投融资、并购重组及商事争议解决。曾获多家法律媒体与专业机构认可，荣登 LegalOne 2025 中国区建工及房地产实务先锋 45 强、律新社 2025 年度管理合伙人 20 佳（华东），入选《商法》The A-List 法律精英，获评 ALB China 区域市场十五佳长三角地区律师新星，并获律新社 2024 年度并购领域品牌之星。长期为万科、华润置地、信达地产、保利置业、招商蛇口、中海地产等企业提供法律服务，承办"首宗百亿地王""长春第一高楼""台州第一高楼"等代表性项目，累计服务项目投资额超千亿。近年来持续推动 AI 与法律实务融合，强调以结构化方法打通技术逻辑、法律判断与商业场景；著有《赋能法律人：AI 底层思维与应用范式》，并在多地开展相关主题讲座与分享。四明山法师 AI 夜校（legalAGI.cn）发起人。