从视频和论文中构建可搜索的知识库
一个 OpenClaw 智能体运行着 YouTube 摘要工具和论文压缩工具，将 Markdown 内容保存到两个针对视频和论文的索引知识库中。
- 具体怎么做
- 在运行 OpenClaw 的 Mac mini 上，作者通过 pip 安装了 youtube-summariser，通过 bun 安装了 Tobi 的 QMD，并亲自管理了相关包及 LLM API 密钥。随后，他让智能体 Eve 学习这两种工具，并构建其自身的 YouTube 知识库。他还使用了自己的 paper-fluff-cutter 工具，将文档内容以 Markdown 格式保存，以便 QMD 进行索引。
- 做到了什么
- 最终他拥有了两个结构严谨、可搜索的知识库：一个用于视频资料，另一个用于论文。该智能体能够很好地回答 YouTube 平台上的问题。原文未提供任何具体数字或评估标准。
- 上手要点
- Markdown 输出使得 QMD 能够轻松索引和搜索内容。作者手动安装了相关包，而非让智能体来完成。
你可以这样试
使用 OpenClaw帮我创建两个 Markdown 知识库：一个用于视频，另一个用于论文。当我发送 [YouTube 链接或论文 PDF/URL] 时，请用 [200-300] 个字总结核心内容，将其保存为 .md 文件并放在正确的文件夹中，同时更新包含标题、日期和标签的索引文件。每次保存后请确认文件路径，删除或覆盖现有文件前请先确认。