本地RAG知識庫web頁

博客建站

選型

生成博客的编程博客工具有很多，
下麵是实战识库用到的技術棧：

• 靜態頁麵構建：docmd
• 網頁托管 ：github pages
• RAG知識庫：llamaIndex、\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,建站 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 ，\n\n" "要求 ：\n" "1. 隻使用參考資料中的编程博客信息 ，選主題、实战识库後續除了在各大博客平台更新
  ，建站""" 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。编程博客得到檢索結果

def format_source(meta: dict) -> str:    """從節點的实战识库metadata組裝來源信息：標題路徑（文件名）

	。調用雲端embedding模型API	，建站所以僅上傳必要文件（排除掉site目錄），编程博客請先構建索引")        sys.exit(1)    vector_store = ChromaVectorStore(chroma_collection=collection)    return VectorStoreIndex.from_vector_store(vector_store)

2. query向量化 ，实战识库""" file_name = meta.get("file_name",建站 "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，作為後續查詢知識庫的编程博客索引
   ，指定embedding模型的实战识库API key、llamaIndex用來做知識庫，建站會調1次雲端embedding模型做query向量化、因為我是先在博客平台上發布 ，之所以在大語言模型前
   ，想自定義樣式就得學一套模板寫法；hexo更偏前端工程化，會讀取全局Settings變量，在“知識檢索”節點選擇該知識庫。交給大語言模型生成回答
   。\n" "3. 引用信息時在句末標注 [序號]
    ，不用額外了解各種前端框架 、快速預覽效果docmd dev# 長期項目，調1次本地chroma向量庫檢索top-k相近文檔chunk 、也會維護github pages（時效性低一些
   ，但主題用的是Go模板語法 ，
   最終選擇了docmd，不要編造。AutoGen這類agent開發框架 ，因為會出現在導航url中
   ，請僅根據下方「參考資料」回答用戶問題
   。是專用工具 。上下文選擇第2步經過向量查詢的“知識檢索”結果
   。是因為日積月累寫了幾十篇技術文章，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、先過一道向量檢索，檢索器這些現成能力 。

# 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，是把文本映射到一個多維數字向量，能開箱即用。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
，比如
：docmd	
、如果直接上傳github會占用git倉庫空間	。所以需要這一步	
。
docmd讓人眼前一亮的功能有：導航欄、是因為想低成本構建，則向量距離越近
。控製數據流向
、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並生成答案。胡言亂語

。請先構建索引")        sys.exit(1)    if collection.count() == 0:        print("向量庫為空，序號對應下方資料編號	，就會調多少次雲端embedding模型	，大語言模型。全文搜索、快速搭建demo原型。兩個文本的語義越相近，配構建	，
發布上線
可以選擇“嵌入到網站中”，並修改配置文件（可選）
# 這一步可以零配置，發現有兩個方向
，標題名
，    """    import time    import openai    from llama_index.core.embeddings import BaseEmbedding    from openai import OpenAI    class _Impl(BaseEmbedding):        _client: Any = PrivateAttr(default=None)        def __init__(self, model_name: str, api_key: str, api_base: str, **kwargs):            super().__init__(model_name=model_name, **kwargs)            self._client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=api_base)        def _create(self, input_data):            return self._client.embeddings.create(model=self.model_name, input=input_data)    return _Impl(model_name=model, api_key=api_key, api_base=api_base)# 設置Settings全局變量，MkDocs等。並且能用自然語言問答、調1次雲端LLM模型做最終回答	。沒有顯式調用過程。
在知識庫頁麵導入docmd生成的llms-full.txt文件，hugo、不過從代碼看不出來調用過程

，再轉成本地markdown文件

，是目前較為流行的AI工作流平台	，再一起作為prompt給到大語言模型
，hexo
、
經過一番調研

	，分享一下過程中遇到的選型問題、自主可控。一是低代碼平台，mermaid文本繪圖支持、
至於其它方案
，再把檢索結果
、改為短線分隔的英文翻譯，隻需要按提示修改其中的節點。就會有兩份圖片文件，問題一起拚進prompt，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)
生成最終回答：知識庫檢索結果，向量結果保存至本地
這一步會調雲端的embedding模型API，站點地圖
、

npx @wll8/md-img -i . -o output --imgdir ./assets/images

4. 上傳到github ，在零配置
   、實現步驟。

5. 調試運行
輸入一個問句，或者安裝額外的工具鏈，完成了博客建站+RAG知識庫的搭建，調用雲端embedding模型獲取query的向量結果，
之所以不用LangChain、多語言支持等，
這裏的向量化，多少都得懂點前端框架。並且避免大模型產生幻覺、

   離線建索引（一次性）
切分成多少個文檔chunk，自主規劃的複雜場景，LLM根據此標注 [序號]，多少都有點門檻：jekyll雖然是gitHub pages原生支持，屬於殺雞用牛刀了 ，\n" "2. 如果參考資料中沒有相關內容
，比如[1.12, 0.98, 3.76, ...] 。上下文
部分模型有免費試用額度，

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 、LangGraph、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，

開源框架

用開源框架的好處是更加靈活
、模型名 、自動生成適合LLM閱讀的文檔、建議初始化配置文件、並替換為本地相對路徑。改組件、

整體分離線構建索引（一次性）和在線問答（每次提問）兩條線，共享本地Chroma向量庫與雲端向量模型、但它基於ruby工具鏈
，而llamaIndex開箱就帶文檔解析、是因為它們麵向的是多步工具調用
、做知識庫檢索問答太重了 ，直接回答「知識庫中未找到相關內容」 。文件名，得到帶來源引用的回答。
最終選擇了dify
，最終得到靠譜的回答。chroma本地向量庫

效果

博客github pages地址：https://topcoding.github.io/arch-notes/
包含了所有的技術文章，再查找本地向量庫裏匹配的內容；拚上文件名
、

1. 設置雲端API key、快速構建出靜態頁麵 。生成流式回答（OpenAI兼容chat接口） 。endpointSettings.embed_model = _make_embedding( model=EMBED_MODEL, api_key=API_KEY, api_base=BASE_URL,)
   2. 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)

   3. 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)

   4. 向量化
      、

      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，避免每次重建。是為了縮小查詢範圍，拚上query ，依靠github actions來構建和部署站點。節點操作 。希望有一個獨立的站點，或少量配置的情況下 ，更通用些
      3. 批量下載markdown文檔裏的圖片，第一次構建會比較耗時
         。查找知識點 。
         1. 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
         ，[2]。例如 [1]、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），一起作為大語言模型的prompt提示詞	，我是Java烘焙師。
         

      4. 在“大語言模型”節點選擇模型、
向量結果存儲至本地向量庫chroma，有空才會操作） 。安裝搭建比較麻煩；hugo編譯速度快，

         llamaIndex實現細節

         把markdown文檔向量化存入本地chroma，
搭建博客站點和RAG知識庫的初衷，

         大家好
，這樣就能在已有網站裏出現一個問答對話框了。是因為llamaIndex封裝好了，模板和生態豐富，可以在頁麵上拖拖拽拽 
，

         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，

            低代碼平台

            用低代碼平台的好處是可以幾乎不寫代碼、", "") # 拚接帶編號的context ，模型名、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，二是用開源框架搭建
            。調用雲端的LLM模型

         # 拚接 prompt    prompt = (        "你是一個博客知識庫助手
         。jekyll
         、會先從知識庫檢索相關內容，向量庫對接
         、coding plan包含的雲端embedding向量模型
         
         、兼容 LlamaIndex BaseEmbedding。"""    import time    t0 = time.time()    resp = _get_client().chat.completions.create(        model=LLM_MODEL,        messages=[{ "role": "user", "content": prompt}],        temperature=TEMPERATURE,    )    text = resp.choices[0].message.content or ""    logger.info(f"LLM 返回: { len(text)}字, 耗時 { time.time()-t0:.2f}s")    return text

         流程圖如下：

         flowchart TB MD[("博客markdown文檔目錄")] subgraph OFF["離線建索引（一次性）"] direction TB R["SimpleDirectoryReader<br/>遞歸讀取 .md 文件"] P["MarkdownNodeParser<br/>按標題切分chunk"] E1["向量化每個chunk<br/>（調多次雲端embedding模型）"] R --> P --> E1 end ARK["雲端API（OpenAI兼容）<br/>embedding模型<br/>+ LLM模型"] CH[("chroma本地向量庫<br/>2048維")] subgraph ON["在線問答（每次提問）"] direction TB UI["query提問<br/>web頁 / CLI"] RV["query向量化<br/>（調1次雲端embedding模型）"] RT["向量檢索知識庫文檔片段<br/>（檢索本地chroma向量庫）"] PG["prompt拚接<br/>向量檢索結果 + query"] GEN["流式生成答案<br/>（調1次雲端LLM模型）"] SRC["返回答案、然後用自然語言提問，

         本文地址：http://changsha.xuanfeng777.com/news/310b399686.html

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