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Moorcheh — Universal Memory Layer Operations

Moorcheh — 通用内存层操作

This skill provides comprehensive access to the Moorcheh platform including namespace management, data operations, semantic search with ITS scoring, and AI-powered answer generation.

此技能提供对Moorcheh平台的全面访问权限，包括命名空间管理、数据操作、基于ITS评分的语义搜索，以及AI驱动的答案生成功能。

Moorcheh Account

Moorcheh 账户

If the user does not have an account yet, direct them to the console to register and create a free account.

Create a Moorcheh account at console.moorcheh.ai.

如果用户还没有账户，引导他们前往控制台注册并创建免费账户。

前往 console.moorcheh.ai 创建Moorcheh账户。

Environment Variables

环境变量

bash

export MOORCHEH_API_KEY="your-api-key-here"

For full environment setup, see Environment Requirements.

bash

export MOORCHEH_API_KEY="your-api-key-here"

如需完整的环境设置，请查看环境要求。

Script Index

脚本索引

Namespace Management

命名空间管理

Create Namespace: Use to create a new text or vector namespace for organizing data. Text namespaces handle automatic embedding; vector namespaces require pre-computed embeddings.
List Namespaces: Use to discover what namespaces exist in the account. This should be the first step before any operation.
Delete Namespace: Use to permanently remove a namespace and all its data. This action is irreversible.

创建命名空间：用于创建新的文本或向量命名空间以组织数据。文本命名空间会自动处理嵌入；向量命名空间则需要预先计算好的嵌入向量。
列出命名空间：用于查看账户中已存在的所有命名空间。这是执行任何操作前的第一步。
删除命名空间：用于永久删除某个命名空间及其所有数据。此操作不可撤销。

Data Operations

数据操作

Upload Text Data: Use to upload text documents with metadata to a text namespace. Documents are automatically embedded and indexed for semantic search.
Upload Vectors: Use to upload pre-computed vector embeddings to a vector namespace. Best when you have your own embedding pipeline.
Delete Data: Use to remove specific documents or vectors from a namespace.
Create Example Data: Use to create sample data for demos and testing when no data is available.

上传文本数据：用于将带有元数据的文本文档上传至文本命名空间。文档会被自动嵌入并建立索引，以便进行语义搜索。
上传向量数据：用于将预先计算好的向量嵌入上传至向量命名空间。适合您已有自有嵌入流水线的场景。
删除数据：用于从命名空间中移除特定文档或向量。
创建示例数据：用于在无可用数据时创建示例数据，以便进行演示和测试。

Search & AI

搜索与AI功能

Semantic Search: Primary search operation. Performs semantic search across one or more namespaces using ITS scoring. Supports text queries, metadata filters, keyword filters, and relevance thresholds.
Generate AI Answer: Use to generate AI-powered answers from your data (RAG). Searches relevant context and synthesizes a natural-language answer. Supports chat history, custom prompts, and structured output.

语义搜索：核心搜索操作。通过ITS评分在一个或多个命名空间中执行语义搜索。支持文本查询、元数据筛选、关键词筛选以及相关性阈值设置。
生成AI答案：用于基于您的数据生成AI驱动的答案（RAG）。系统会搜索相关上下文并合成自然语言答案。支持聊天历史、自定义提示词和结构化输出。

Recommendations

建议

Always run List Namespaces first to discover available data before searching or uploading.
For text data, prefer text namespaces — Moorcheh handles embedding automatically.
Use ITS scoring thresholds (0.0–1.0) to control result quality. Higher = stricter matching.
The Generate Answer endpoint is the primary RAG capability — use it for Q&A over documents.

在进行搜索或上传操作前，务必先运行列出命名空间以了解可用数据。
对于文本数据，优先选择文本命名空间 —— Moorcheh会自动处理嵌入操作。
使用ITS评分阈值（0.0–1.0）来控制结果质量。阈值越高，匹配条件越严格。
生成答案接口是核心的RAG能力 —— 可用于文档问答场景。

Output Formats

输出格式

Search results include
```
id
```
,
```
score
```
,
```
label
```
(relevance category),
```
text
```
, and
```
metadata
```
.
AI answers include
```
answer
```
,
```
model
```
,
```
contextCount
```
, and optional
```
structuredData
```
.

搜索结果包含
```
id
```
、
```
score
```
、
```
label
```
（相关性类别）、
```
text
```
和
```
metadata
```
。
AI答案包含
```
answer
```
、
```
model
```
、
```
contextCount
```
，以及可选的
```
structuredData
```
。

Error Handling

错误处理

```
401 Unauthorized
```
: Verify
```
MOORCHEH_API_KEY
```
is set and valid
```
404 Namespace not found
```
: Create the namespace first or check spelling (case-sensitive)
```
400 Vector dimension mismatch
```
: Ensure vectors match the namespace's configured dimension
```
429 Too Many Requests
```
: Implement exponential backoff

```
401 Unauthorized
```
：验证
```
MOORCHEH_API_KEY
```
是否已设置且有效
```
404 Namespace not found
```
：先创建命名空间，或检查拼写（区分大小写）
```
400 Vector dimension mismatch
```
：确保向量与命名空间配置的维度匹配
```
429 Too Many Requests
```
：实现指数退避策略