Vector Search Skill 是 agent-memory 系统中的语义相似度搜索技能，使用向量嵌入进行检索。
一、用途与检索类型选择 根据不同查询意图选择合适的检索方式：
- 精确关键词匹配：使用 BM25（teleport search）。
- 概念相似度：使用向量检索（teleport vector-search）。
- 两者兼顾：使用混合检索（teleport hybrid-search）。
- 拼写错误/同义词：使用向量或混合检索。
- 技术术语：使用 BM25 或混合检索。
以下情况不适合使用本技能：
- 当前会话上下文（已在 memory 中）。
- 基于时间的查询（应改用 TOC 导航）。
- 计数或聚合（不支持）。
二、快速开始 命令与用途对照：
- teleport vector-search：语义搜索，示例 teleport vector-search -q "authentication patterns"。
- teleport hybrid-search：BM25 + 向量，示例 teleport hybrid-search -q "JWT token handling"。
- teleport vector-stats：索引状态，示例 teleport vector-stats。
前置条件（检查并启动守护进程）： memory-daemon status # Check daemon memory-daemon start # Start if needed
三、向量搜索基本用法 简单语义搜索： memory-daemon teleport vector-search -q "authentication patterns"
带过滤条件：
memory-daemon teleport vector-search -q "debugging strategies"
--top-k 5
--min-score 0.6
--target toc
四、混合搜索 混合搜索使用 Reciprocal Rank Fusion（RRF）将 BM25 关键词匹配与向量语义相似度结合。
基本用法： 默认混合模式（50/50 权重）： memory-daemon teleport hybrid-search -q "JWT authentication"
偏向向量语义：
memory-daemon teleport hybrid-search -q "similar topics"
--bm25-weight 0.3
--vector-weight 0.7
偏向关键词匹配：
memory-daemon teleport hybrid-search -q "exact_function_name"
--bm25-weight 0.8
--vector-weight 0.2
五、搜索策略决策流程 用户查询 | v +-- 是否包含精确术语/函数名？ --> BM25 搜索 | +-- 是否为概念/语义查询？ --> 向量搜索 | +-- 混合或不确定？ --> 混合搜索（默认）
六、错误处理
- Connection refused：执行 memory-daemon start。
- Vector index unavailable：等待索引构建完成，或检查磁盘空间。
- No results：降低 --min-score，尝试混合模式，放宽查询。
- Slow response：减少 --top-k，检查索引大小。
更多完整 CLI 选项见 Command Reference。