需为qclaw注入专属知识以提升专业领域响应精度，具体路径包括：一、文档预处理与结构化清洗；二、通过ima知识库api接入同步；三、使用summarize技能蒸馏网页与长文；四、本地文件直传并启用向量重训练。
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如果您在使用 QClaw 时希望它能精准响应特定领域的问题，但默认知识库无法覆盖您的专业内容，则需要为其注入专属知识。以下是训练自定义知识库的具体操作路径：
一、文档预处理与结构化清洗
QClaw 对知识质量高度敏感，原始文档中夹杂的页眉、页脚、广告、参考文献、水印等无关信息会严重稀释向量表征精度。必须在导入前完成人工或规则化清洗，仅保留核心正文语义单元。清洗后的内容应按逻辑段落切分，每段长度控制在300–800字符之间，避免跨主题混杂。
1、打开待处理文档，删除所有页码、版权说明、致谢、附录及参考文献章节。
2、将长篇幅内容按语义边界手动拆分为独立段落，例如“问题定义”“实验方法”“结果分析”“结论建议”各自成段。
3、为每个段落添加简明标题，格式为【主题】+冒号+段落核心句，如【通信协议】：5G NR 中 PDCP 层负责用户面数据的头压缩与加密。
4、保存为 UTF-8 编码的纯文本（.txt）或 Markdown（.md）格式，禁用 Word 或 PDF 直接上传。
二、通过 IMA 知识库 API 接入并同步
IMA 是腾讯官方支持的可编程知识库服务，QClaw 可通过其开放 API 实现结构化写入与语义索引。该方式支持增量更新、标签分类与权限隔离，是高准确率知识库构建的推荐路径。
1、登录 IMA 官方控制台，进入「API 管理」页面，点击「创建新密钥」获取 API Key 与 Client ID。
2、在 QClaw 客户端左下角点击「连接」图标，选择「IMA Skill」，粘贴上述两项凭证并点击「测试连接」。
3、连接成功后，在对话框中输入指令：将本地目录 C:\QClaw\Knowledge\tech_docs 下全部 .md 文件导入知识库，分类标签设为 #5g #协议 #架构。
4、等待进度条完成，系统将自动解析文件元信息、执行向量化嵌入，并建立可检索的语义索引。
三、使用 Summarize 技能蒸馏网页与长文
针对动态更新的信息源（如技术博客、公众号文章、PDF 报告），可调用内置 Summarize 技能实现“抓取→提炼→入库”闭环，避免人工阅读与转录。
1、确保 QClaw 已安装 Summarize 技能（若未安装，输入指令：请安装 Summarize 技能）。
2、在聊天框发送目标链接，例如：https://mp.weixin.qq.com/s/abc123def456。
3、追加指令：提取全文核心观点，生成三点式摘要，存入 IMA 知识库「微信公众号-通信」目录，打上 #R16 #标准演进 标签。
4、QClaw 将自动调用浏览器内核加载页面，剔除导航栏与广告模块，识别正文结构，执行语义压缩，并通过 IMA API 写入指定位置。
四、本地文件直传并启用向量重训练
对于完全离线场景或敏感资料，QClaw 支持将本地文件直接拖入上传区，但需手动触发向量模型重训练，否则仅作关键词匹配，无法实现深度语义召回。
1、在 QClaw 主界面点击「知识库」→「上传文件」，选择已清洗完毕的 .txt 或 .md 文件（单次不超过 50MB）。
2、上传完成后，不关闭窗口，立即在对话框中输入：对本次上传的所有文件执行 full-reindex 操作，启用 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 模型进行向量化。
3、系统将启动本地计算，生成高密度语义向量；期间 CPU 占用升高属正常现象，完成后提示「索引重建完成，共嵌入 N 个语义块」。
4、验证效果：输入问题如「PDCP 层在 5G 中承担哪些功能？」，观察是否返回对应段落原文及上下文关联。
