【FAISS助力基于本地DeepSeek构建管理个性化知识库：从原理到实战详解】

本文介绍如何利用Facebook开源的向量数据库FAISS，结合sentence-transformers嵌入模型，构建支持多用户、多格式文档的个人知识库系统。文章包含系统架构、工作原理、核心代码解析以及完整流程图。

一、FAISS简介

FAISS（Facebook AI Similarity Search）是Facebook AI团队开源的向量相似性搜索库，具有以下特点：

• 高效：支持亿级向量快速检索
• 灵活：提供多种索引类型（Flat、IVF、PQ等）
• 易用：Python接口简洁，支持GPU加速

在本文系统中，我们使用FAISS作为向量存储引擎，结合文本嵌入技术，实现文档的语义搜索。

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二、系统架构图

核心组件解析：

1. 文件处理器：多格式文档解析中枢

   • 支持PDF/DOCX/TXT等常见格式
   • 使用textract库处理特殊格式文件
   • 输出标准化文本内容

2. 文本分块模块：语义处理关键

   • 按段落分割（\n\n为分隔符）
   • 过滤空块和无效内容
   • 保证每个文本块语义完整性

3. 嵌入模型：文本向量化引擎

   • 使用sentence-transformers的all-MiniLM-L6-v2模型
   • 输出384维浮点数向量
   • 支持批量处理提高效率

4. FAISS向量数据库：核心存储

   • 使用IVF+PQ复合索引结构
   • 支持增量更新和快速检索
   • 向量维度固定为384

5. 元数据存储：文档关系映射

   • JSON格式存储文档信息
   • 记录向量位置范围[起始索引, 结束索引]
   • 维护用户ID-文档关系

6. 查询接口：双路检索机制

   • 语义搜索：向量相似度匹配
   • ID查询：直接元数据检索
   • 结果融合返回最终答案

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三、工作原理图

• 文档处理流程：