用向量数据库建立本地知识库

本实例是通过向量数据库对本地文本进行拆分，拆分后每一块文本转成向量存放到向量数据库。这样在搜索内容时，会先把问题转成向量，然后就可以根据问题向量在向量数据库里进行搜索，快速找到对应内容。本程序完全离线运行（无需网络连接），支持模型本地存储（./m3e-base）和数据本地存储（./vector_db）。可以用于企业知识库检索、法律文档查询、学术论文搜索、个人文档管理等场景。

多格式文档处理
支持格式有PDF、Word(.docx)、纯文本(.txt)、Markdown(.md)、HTML(.html)。自动识别文件类型并选择对应解析器，支持批量处理目录中的多种格式文件。

扩展支持的文件格式：

| 格式 | 扩展名 | 依赖包 |

| PDF | .pdf | pypdf |

| Word | .docx | python-docx |

| 纯文本 | .txt | - |

| Markdown | .md | unstructured |

| HTML | .html | unstructured |

文本预处理
使用递归字符拆分器智能分块（500字符/块，50字符重叠），自动剔除空白或无效文本块，自动识别文本编码格式（特别是对中文支持）。