不知东方之既白

早早的起床,路上匆匆的吃早饭,狼吞虎咽,看不见路人的侧目,仿佛这个世界只有自己,看书,再看书,以一种自虐的方式充实自己,不之所以…… 中午,看小说催眠,耗时间,等着大家安静下来,舒适的小睡能让我忘记所有的一切,让身体的每一部分尽情的享受自由,尽管醒来的时候,稍微有一点残酷。 下午听听歌,尽管那些歌已经听了数百遍,看看电视剧,虽然台词几近背了下来,读读日语课文,纯属为了娱乐。然后开始我的家教路途,多了一份意味着少了更多的自由时间,但是也同时意味着我为自由的出游积累资本,经济不独立,人身不自由。虽然是一种原始的过程,并且充满艰辛,但那并不意味着我可以像他们说的那样选择放弃,因为任何经历都是人生的一个组成部分,抗拒并不都能改变命运…… 在充满暧昧昏黄的阳光中骑着单车飞来飞去是快乐还是痛苦是由自己抉择的,人希望拥有什么样的情感一定程度上也可以用理智来控制,只不过通常人们怠于行使这种权利。我现在正在充分行使,并且即使在阴暗的雨天,也把泥泞的小路想象成天堂的阶梯,朦胧中的半睡半醒之间我都有点佩服自己。 晚上回来的时候真的筋疲力尽,以至于只想念我那张并不温暖的床,以及那杯已经凉了的茶水,还带着淡淡的蜂蜜的香味。 不想说话,也不想动脑筋,只想进入梦乡…… 也许这就是人生的真实意义,平淡但充实 虽然偶尔在迷离的阳光中还是会深深的困惑,为什么有时候会被阴霾所吸引,不知道答案其实也从来也没想知道过。 雨很大,在5点灿烂的阳光下恣意的下,让在狂风暴雨中艰难前行的我想起了赤道的太阳雨,雨天真的可以很明媚。 躺在床上的感觉真的很好,闭上眼睛,想象着自己的生活,怎样才能开始,努力的活着,让自己放心,让自己快乐,让自己由一个目标并为之奋斗。 迷迷糊糊如梦…… 似乎又要醒来,真的不想 不知东方之既白……
<think> 我们正在讨论如何构建本地知识库,特别是针对小用户。根据引用[1]和[2],构建本地知识库的关键步骤包括:数据收集、向量化存储、建立索引以及查询时结合知识库内容生成答案。下面我将以小友好的方式详细说明每一步。 </think> ### 小构建本地知识库的完整指南(7步流程) 根据引用资料[^1][^2],小用户只需按以下步骤操作,即可完成本地知识库搭建: ```mermaid graph TD A[准备知识文档] --> B[选择工具链] B --> C[向量化处理] C --> D[存储到数据库] D --> E[配置AI连接] E --> F[测试问答] F --> G[持续维护] ``` --- #### 第一步:准备知识文档(耗时:约1小时) 1. **收集资料**:整理所有需要学习的文档(PDF/Word/TXT等) 2. **格式处理**: - 删除图片/表格(仅保留文字) - 将每份文档拆分为小于500字的片段 - 示例目录结构: ``` /知识库文档 ├── 数据库教程 ├── 编程手册 └── 设计规范 ``` #### 第二步:选择工具链(推荐小方案) | 工具类型 | 推荐工具 | 特点 | |----------------|----------------------|--------------------------| | 向量数据库 | ChromaDB | 无需安装,Python直接调用 | | AI接口 | DeepSeek-R1 API | 免费,支持128K上下文[^2] | | 开发框架 | LangChain | 三行代码完成连接 | #### 第三步:文档向量化(核心操作) 运行以下Python代码(需安装`langchain`包): ```python from langchain_community.vectorstores import Chroma from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings # 加载文档(自动分割) documents = load_text_files("/知识库文档") # 选择嵌入模型(免费) embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="text-embedding-3-small") # 自动向量化+存储 vector_db = Chroma.from_documents(documents, embeddings, persist_directory="./my_knowledge_db") ``` > 此过程将文本转换为数学向量(如:$$ \vec{v}_{\text{数据库}} = [0.23, -0.45, ..., 0.87] $$),耗时取决于文档数量 #### 第四步:配置AI连接(关键脚本) ```python from langchain.chains import RetrievalQA from langchain_community.llms import DeepSeek # 连接DeepSeek-R1 llm = DeepSeek(api_key="your_key") # 创建问答链 qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm, retriever=vector_db.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}), chain_type="stuff" ) # 示例提问 response = qa_chain.run("第三范式的要求是什么?") print(response) # 输出基于知识库的答案 ``` #### 第五步:测试优化(验证效果) | 测试类型 | 正确做法 | 常见错误 | |----------------|-------------------------------|------------------------| | 基础验证 | 提问文档中明确包含的知识点 | 问文档外问题 | | 边界测试 | 问“请列出文档第3章提到的要点” | 要求总结未分段的长文档 | | 优化方法 | 调整`search_kwargs.k`参数值 | 忽视文档预处理 | #### 第六步:部署简易界面(可选) 使用Gradio快速搭建: ```python import gradio as gr def answer(question): return qa_chain.run(question) gr.Interface(fn=answer, inputs="textbox", outputs="text").launch() ``` 运行后浏览器访问 http://localhost:7860 即可提问 #### 第七步:维护更新(每月1次) 1. 新增文档:直接放入文件夹重新运行向量化脚本 2. 错误修正:删除错误片段后重新生成 3. 效果监控:记录用户高频未解决问题,针对性补充知识 > **成本说明**:全过程无需付费工具,普通笔记本电脑即可运行[^2],10MB文档处理约5分钟 --- ### 关键技术原理图解 $$\text{知识库系统} = \underbrace{\text{文档向量化}}_{\text{数学表示}} + \overbrace{\text{语义检索}}^{\text{相似度匹配}} + \underbrace{\text{AI增强回复}}_{\text{DeepSeek-R1}}$$ 1. **向量化**:将“数据库设计原则”转化为 $$ \vec{x} \in \mathbb{R}^{1536} $$ 2. **检索**:计算问题向量与知识向量的余弦相似度$$ \text{similarity} = \frac{\vec{q} \cdot \vec{d}}{|\vec{q}| |\vec{d}|} $$ 3. **生成**:AI综合Top3相关片段生成最终答案[^1] ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值