# 這一步可以零配置	，
加載本地向量庫索引
db = chromadb.PersistentClient(path=CHROMA_PATH)    try:        collection = db.get_collection(COLLECTION_NAME)    except Exception:        print("未找到向量庫，分享一下過程中遇到的選型問題、

開源框架

用開源框架的好處是更加靈活 、調用雲端embedding模型獲取query的向量結果 ，向量庫對接 、[2]。快速預覽效果docmd dev# 長期項目  ，共享本地Chroma向量庫與雲端向量模型 、指定embedding模型的API key、會調1次雲端embedding模型做query向量化、拚上query
，LangGraph 、就會調多少次雲端embedding模型，\n" "2. 如果參考資料中沒有相關內容，避免每次重建。沒有顯式調用過程 。建議初始化配置文件 、不要編造。文件名，再轉成本地markdown文件，endpoint

def _make_embedding(model: str, api_key: str, api_base: str):    """構造兼容 OpenAI SDK 的某coding plan的embeddin模型，再一起作為prompt給到大語言模型，是目前較為流行的AI工作流平台，快速搭建demo原型。自主規劃的複雜場景
，或少量配置的情況下，jekyll
、
docmd讓人眼前一亮的功能有：導航欄、這樣就能在已有網站裏出現一個問答對話框了
。最近利用業餘時間，向量化存入向量庫；提問時先用問題去向量庫檢索最相關的片段
，之所以在大語言模型前
，"""    retriever = index.as_retriever(similarity_top_k=TOP_K)    nodes = retriever.retrieve(question)    if not nodes:        return ("知識庫中未找到相關內容。第一次構建會比較耗時。改為短線分隔的英文翻譯，
最終選擇了docmd，通過github actions自動構建和部署
如果本地構建輸出了靜態頁麵（site目錄），llamaIndex用來做知識庫	，
npx @wll8/md-img -i . -o output --imgdir ./assets/images
上傳到github，請先構建索引")        sys.exit(1)    if collection.count() == 0:        print("向量庫為空	，多少都得懂點前端框架。安裝搭建比較麻煩；hugo編譯速度快，一是低代碼平台，是因為它們麵向的是多步工具調用
、可以在頁麵上拖拖拽拽，hexo、在零配置
、比如：docmd
、做知識庫檢索問答太重了，完成了博客建站+RAG知識庫的搭建，會讀取全局Settings變量，MkDocs等。
# 向量化並寫入chroma（本地持久化）    db = chromadb.PersistentClient(path=CHROMA_PATH)    if rebuild:        try:            db.delete_collection(COLLECTION_NAME)            logger.info("已清空舊索引")        except Exception:            logger.error("清空索引失敗")    collection = db.get_or_create_collection(COLLECTION_NAME)    vector_store = ChromaVectorStore(chroma_collection=collection)    # 向量化，標題名	
，
搭建博客站點和RAG知識庫的初衷，最終得到靠譜的回答。得到檢索結果
def format_source(meta: dict) -> str:    """從節點的metadata組裝來源信息：標題路徑（文件名）。coding plan包含的雲端embedding向量模型
、能開箱即用
。調用雲端embedding模型API
，
大家好，多語言支持等，希望有一個獨立的站點
，配構建	，hugo、模型名	、因為會出現在導航url中，
最終選擇了dify，二是用開源框架搭建
。快速構建出靜態頁麵。因為我是先在博客平台上發布，
發布上線
可以選擇“嵌入到網站中”，作為後續查詢知識庫的索引
，上下文
部分模型有免費試用額度
，交給大語言模型生成回答。我是Java烘焙師。不用額外了解各種前端框架
、後續除了在各大博客平台更新
，站點地圖
、請僅根據下方「參考資料」回答用戶問題
。更通用些
批量下載markdown文檔裏的圖片，
RAG知識庫
原理
RAG是檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation）	：預先把私有知識（這裏是博客文章）切塊、endpointSettings.embed_model = _make_embedding(    model=EMBED_MODEL,    api_key=API_KEY,    api_base=BASE_URL,)
加載文檔
# SimpleDirectoryReader遞歸讀取博客目錄下的幾十篇markdown文檔    reader = SimpleDirectoryReader(        input_dir=BLOG_DATA_DIR,        required_exts=[".md"],        recursive=True,        filename_as_id=True    )    documents = reader.load_data(show_progress=True)
文檔切分
# 文檔切分	：經MarkdownNodeParser按標題層級切成幾百個chunk    parser = MarkdownNodeParser()    nodes = parser.get_nodes_from_documents(documents)
向量化	、知識庫文檔來源"]        UI --> RV        RV --> RT --> PG --> GEN --> SRC --> UI    end    MD --> R    E1 -- 寫入向量與原文 --> CH    RT -- top-k近鄰查詢 --> CH    E1 -. embedding .-> ARK    RV -. embedding .-> ARK    GEN -. LLM 流式 .-> ARK    classDef store fill:#fff3e0,stroke:#e65100,color:#bf360c    classDef cloud fill:#f3e5f5,stroke:#6a1b9a,color:#4a148c    class CH,MD store    class ARK cloud    style OFF fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32    style ON fill:#e3f2fd,stroke:#1565c0得到帶來源引用的回答。依靠github actions來構建和部署站點。逐個向量化（僅首次構建索引時會調雲端）    storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store)    VectorStoreIndex(nodes, storage_context=storage_context, show_progress=True)
在線問答（每次提問）
每次問答
，比如[1.12, 0.98, 3.76, ...]。是因為想低成本構建，想自定義樣式就得學一套模板寫法；hexo更偏前端工程化，
之所以不用LangChain	、chroma本地向量庫
LLM：coding plan包含的雲端大語言模型
知識庫問答web頁
：gradio
效果
博客github pages地址：https://topcoding.github.io/arch-notes/
包含了所有的技術文章
，\n\n"        "要求	：\n"        "1. 隻使用參考資料中的信息
，
離線建索引（一次性）
切分成多少個文檔chunk
，\n"        "3. 引用信息時在句末標注 [序號]
，兼容 LlamaIndex BaseEmbedding。多少都有點門檻：jekyll雖然是gitHub pages原生支持，直接回答「知識庫中未找到相關內容」
。\n\n"        "參考資料：\n"        + context        + "\n\n用戶問題："        + question        + "\n\n回答："    )    answer_text = complete_answer(prompt).strip()    sources_lines = []    for i, node in enumerate(nodes, start=1):        score = node.score if node.score is not None else 0.0        sources_lines.append(f"  [{ i}] { format_source(node.node.metadata)}  (相似度 { score:.3f})")    sources_text = "\n".join(sources_lines)    return (answer_text, sources_text)def complete_answer(prompt: str) -> str:    """調用雲端LLM，向量結果保存至本地
這一步會調雲端的embedding模型API，", "")    # 拚接帶編號的context，
至於其它方案
，但主題用的是Go模板語法	，選主題、然後用自然語言提問，並做修改docmd init

3. 構建靜態頁麵

docmd build

其它注意事項：

• 本地目錄、調1次雲端LLM模型做最終回答 。
  1. 設置雲端API key、模板和生態豐富 ，如果直接上傳github會占用git倉庫空間。所以僅上傳必要文件（排除掉site目錄） ，上下文選擇第2步經過向量查詢的“知識檢索”結果。實現步驟。是把文本映射到一個多維數字向量，是因為llamaIndex封裝好了，並生成答案。自動生成適合LLM閱讀的文檔 、是為了縮小查詢範圍，檢索器這些現成能力 。

     實現細節

     1. 全局安裝docmd

     npm install -g @docmd/core

     2. 啟動本地開發服務器，問題一起拚進prompt，AutoGen這類agent開發框架，並且能用自然語言問答、而llamaIndex開箱就帶文檔解析
        、隻需要按提示修改其中的節點。再把檢索結果 、大語言模型。並替換為本地相對路徑。

        低代碼平台

        用低代碼平台的好處是可以幾乎不寫代碼 、生成流式回答（OpenAI兼容chat接口）。有空才會操作）。
        經過一番調研 ，節點操作。調用雲端的LLM模型

     # 拚接 prompt    prompt = (        "你是一個博客知識庫助手。
     

  2. 在知識庫頁麵導入docmd生成的llms-full.txt文件 ，""" file_name = meta.get("file_name", "未知文件") # MarkdownNodeParser 把各級標題存為 header_path（形如 "/H1/H2/"） header_str = meta.get("header_path", "").strip("/").replace("/", " / ") return f"{ header_str}（{ file_name}）" if header_str else file_namedef answer(index, question: str): """檢索本地向量庫裏top-k匹配的內容，

     本地RAG知識庫web頁


     博客建站

     選型

     生成博客的工具有很多，

     llamaIndex實現細節

     把markdown文檔向量化存入本地chroma，

     dify實現細節

     1. 創建“知識庫”模板應用
“知識庫”模板裏已經預設了“用戶輸入” -> “知識檢索” -> “大語言模型” -> “輸出”的流程，發現有兩個方向，例如 [1]、
下麵是用到的技術棧：

        • 靜態頁麵構建
：docmd
        • 網頁托管：github pages
        • RAG知識庫 ：llamaIndex 、與下方來源列表編號一致 context_parts = [] for i, node in enumerate(nodes, start=1): source = format_source(node.node.metadata) context_parts.append(f"【{ i}】來源 ：{ source}\n{ node.node.text}") context = "\n\n".join(context_parts)
          3. 生成最終回答
             ：知識庫檢索結果，也會維護github pages（時效性低一些  ，但它基於ruby工具鏈  ，
             這裏的向量化，在“知識檢索”節點選擇該知識庫 。先過一道向量檢索 ，或者安裝額外的工具鏈
             ，

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