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- 来自专栏玉树芝兰
GraphRAG + GPT-4o mini 低成本构建 AI 图谱知识库
我们之前讨论了很多关于私有知识库。 因为它使用的是 GPT-4 Turob Preview 模型。这个模型 token 成本较高，由于在图谱构建过程中，需要反复调用它，因此 GraphRAG 成本居高不下。 /ragtest 这条命令建立一个图谱化的知识库。这个过程花了足足五分钟的时间，咱们就不详细展示了。 查询 终于，图谱构建完毕。下面我们做一个查询。 换句话说，我们用于总结这本书、构建知识图谱型知识库，以及进行查询的实际花费是多少呢？仅需要 0.23 美金。 祝基于知识图谱的 AI 知识库使用愉快！
97032编辑于 2024-07-30 - 来自专栏糖果的实验室
免费构建个人WIKI知识库
平时专业搬砖人士要与各种文档打交道，每天都有新的“知识点”，这些知识点之后会有机被重复拿出来使用，网上的问答系统，wiki也很多，数据放在某些平台有时还是不放心，不一定那天这平台没了，无论是内容无法找回，还是需要迁移知识库都是很麻烦的事情
4K30发布于 2020-05-15 - 来自专栏软件测试
如何构建性能测试知识库？
构建系统性性能测试知识库，不仅能够大幅提升测试效率与质量，更有助于企业打造长期竞争优势。 本文将深入探讨：为什么要构建性能测试知识库、构建什么、如何构建，以及构建后的管理与演进机制，并结合实际案例与最佳实践，帮助你从0到1建立一套高效的性能测试知识资产体系。一、为什么要构建性能测试知识库？ 4. 支撑持续性能优化将性能测试结果与系统架构、业务版本、优化手段等关联，为持续优化和容量规划提供历史数据支撑。 二、性能测试知识库的核心内容体系一个成熟的性能测试知识库，不是“工具说明书”的堆砌，而是从方法论到实践落地的系统性结构。建议从以下六大模块构建：1. 脚本仓库 4.
51410编辑于 2025-07-04 - 来自专栏AI
Dify 知识库构建实战指南
前言构建一个高效的知识库是打造智能AI应用的关键一步。Dify平台提供了完整的知识库管理能力，从文档上传到向量化检索，每个环节都有精细的参数可供调整。 本文基于Dify实际操作界面，详细解析知识库构建的核心流程和关键参数配置，帮助开发者快速上手并优化检索效果。文章适合已经部署好Dify环境、需要深入了解知识库配置细节的开发者。 对于知识库构建而言，TEXT EMBEDDING和RERANK是最核心的两个配置项。模型类型与知识库的关系配置Embedding模型时需要特别注意模型的维度参数。 决定检索质量的关键文档上传后，Dify会进入文本分段与清洗界面，这是整个知识库构建中参数最多、也最需要精细调整的环节。 知识库管理界面文档处理完成后，可以在知识库的文档列表中管理所有已上传的文件。列表界面展示了每个文档的关键信息：从截图可以看到，文档状态显示为"可用"表示已完成索引构建，可以被检索调用。
4.1K23编辑于 2025-12-02 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
快速构建文档知识库站点
今天中午花了点时间尝试构建了一个文档知识库小站点，作为一个知识库方案落地的备选。使用的是开源项目Raneto,全面支持markdown的格式。 构建Raneto项目的步骤很简单，大概得花个十多分钟。 首先需要从GitHub上下载整个项目。
1.2K80发布于 2018-03-22 - 来自专栏码匠的流水账
docker部署dify结合deepseek构建知识库
序本文主要研究一下本地docker部署dify结合deepseek构建知识库步骤difygit clone https://github.com/langgenius/dify.git git co tags POSTGRES_SHARED_BUFFERS: ${POSTGRES_SHARED_BUFFERS:-128MB} POSTGRES_WORK_MEM: ${POSTGRES_WORK_MEM:-4MB 'shared_buffers=${POSTGRES_SHARED_BUFFERS:-128MB}' -c 'work_mem=${POSTGRES_WORK_MEM:-4MB 添加模型” --> 模型名称：deepseek-r1:8b， url： http://host.docker.internal:11434类似的再添加一个嵌入模型：nomic-embed-text创建知识库创建知识库 --> 上传本地文档创建应用创建空白应用 --> 聊天助手 --> 上下文添加知识库之后就可以用这个聊天助手基于知识库来回答问题，但是默认是没有联网检索的。
2.1K20编辑于 2025-02-16 - 来自专栏迈向架构师
经验分享 | 如何准备面试（构建知识库）
这个方法不止可以用来面试，也可以当做自己的知识库以及知识地图。 思维导图如果节点过多的话可能会有点卡，我是按照下面四大分支去划分为4个思维导图文件的，然后想深入学习某个方面的就重新起一个单独的文件，然后再补充重点到根文件里，例如这样：除了以上这些内容，可能还有很多我没有记录进这棵知识树中的内容 如果你觉得我这样划分挺好，你可以参考着构建你自己的知识图谱。也可以按照你自己的想法去构建属于你自己的知识树。梳理完后记得自己进行场景模拟提问，直到不看答案能回忆起各处细节为止。 我的这棵知识树有4个大分支，分别是：基础、扩展、实战、其他。 结尾今天这篇分享了如何准备面试，包括整个面试流程、如何构建属于自己的知识库，我的知识树四大分支，其中三大分支是跟专业相关的问题，最后的一个分支是跟面试有关的非技术通用问题，包括简历、自我介绍、回答问题思路
71552编辑于 2023-03-04 构建个人专属知识库：访答知识库深度解析与实战指南
构建个人专属知识库：访答知识库深度解析与实战指南在信息爆炸的时代，高效管理个人知识已成为提升工作效率的关键。本地私有知识库因其数据安全、离线可用等优势，正受到越来越多人的青睐。 在众多选择中，知识库以其独特的定位和功能，成为个人知识管理的优秀工具。为什么选择本地私有知识库本地私有知识库将数据完全存储于个人设备，无需担心云端服务的隐私泄露风险。 相比于传统笔记软件，知识库更注重知识的关联性与系统性，能够帮助用户构建完整的知识体系。访答知识库的核心优势访答知识库专为个人用户设计，提供了直观的知识整理界面和强大的搜索功能。 其特色在于：完全本地化部署，保障数据安全支持多种文档格式的导入与管理智能标签系统，实现知识的快速分类可视化关系图谱，清晰展示知识间的关联通过合理使用知识库，用户能够将碎片化信息转化为系统化知识，显著提升学习与工作效率
22710编辑于 2025-12-15- 来自专栏企鹅号快讯
spark环境构建（4）
提前说明一下，大数据的搭建环境都是在Linux系统下构建，可能针对一些没有Linux编程基础的同学来说会有一些吃力，请各位客官放心，小店伙计后期会专门有几期来讲解Linux编程基础。 绝对保证零基础完成大数据环境的构建。今天大数据环境构建后会暂停其他组件（hue、flume、kafka、oozie等）的构建，后面的文章就是基于该环境讲解大数据的应用。 一 安装zookeeper 参考：大数据开发Hadoop分布式集群环境构建（1） 二 安装spark 2.1 软件准备 软件下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1boQn4y7 SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=hadoop3:2181,hadoop4:
1K100发布于 2018-01-10 - 来自专栏修己xj
Trilium Notes：构建个人知识库的开源神器
Trilium Notes 是一款分层级的笔记应用，专注于构建大规模的个人知识库。它采用树状结构组织笔记，支持笔记克隆（一个笔记可以在树中的多个位置存在），提供了丰富的编辑功能和强大的扩展能力。 如果需要使用markdown格式写笔记的话得现在外部编译器中写好，通过markdown导入 导入到笔记中 ScreenShot_2025-12-05_074742_688.png 适用场景 个人知识管理：构建第二大脑
1K10编辑于 2025-12-24 - 来自专栏修己xj
Trilium Notes：构建个人知识库的开源神器
TriliumNotes是一款分层级的笔记应用，专注于构建大规模的个人知识库。它采用树状结构组织笔记，支持笔记克隆（一个笔记可以在树中的多个位置存在），提供了丰富的编辑功能和强大的扩展能力。 markdowm支持这个文档系统最大的缺点就是不直接支持markdown编辑器，如果需要使用markdown格式写笔记的话得现在外部编译器中写好，通过markdown导入导入到笔记中适用场景个人知识管理：构建第二大脑学习笔记
68500编辑于 2025-12-10 - 来自专栏算法channel
构建私人知识库的5个基本步骤
今天，这篇咱们先看看，如何构建一个AI私人知识库，把我们工作的历史数据构建为知识库，这样直接提问它，获取专业服务于个人的答案，效率直接起飞。 构建知识库一种方法是使用LangChain，编写100行内代码，就可以自己开发一个基本的知识库，自己动手，丰衣足食。 LangChain 是一个用于构建语言模型应用程序的工具链，专注于将各种功能（如聊天机器人、知识库等）链接在一起。 安装最简单： pip install langchain 步骤 2: 配置 LangChain 使用大型语言模型 LangChain 通过与 Transformer 模型（如 GPT-3、GPT-4 , metadata={"title": "自然语言处理"}) ] # 将文档加入知识库 chain.add_documents(docs) 步骤 4: 查询您的知识库 一旦您的知识库准备就绪，您就可以开始查询它以获取信息
1.7K10编辑于 2024-05-10 - 来自专栏爪哇学习日记
基于docsify+github+typora构建个人知识库
基于docsify+github+typora构建个人知识库 docsify，一款神奇的文档网站生成器，可以快速生成文档网站。 npm i docsify-cli g 初始化项目（构建本地存档） # 创建一个项目构建项目存档（可同步到github或者其他版本管理仓库中便于维护） # 初始化项目 docsify init . github仓库构建&github pages部署 创建远程仓库存放文档内容 创建仓库存放文档内容，借助github管理仓库 # 构建思路和hexo项目部署类似，借助github.io提供的二级域名进行构建 ） 从多个方面考虑，采用docsify+typora+github的方式构建个人知识库，即很好地解决了此前项目笔记的迁移，又能够在docsify的扩展基础上更好地维护自身的知识体系、便于随时翻阅巩固 在docsify项目中，可以直接将此前的md文件进行迁移，随后在导航栏中配置相应的路径引用即可 4.其余空间部署 gitee.io部署： github发布项目，随后在gitee仓库中构建配置
1.2K10编辑于 2022-08-30 - 来自专栏码匠的流水账
使用open-webui+deepseek构建本地AI知识库
序本文主要研究一下如何使用OpenWebUI+deepseek构建本地AI知识库步骤拉取open-webui镜像docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:maindocker Can't read MIDR_EL1 sysfs entryINFO [open_webui.retrieval.utils] query_doc:result [['7ee3e76c-7804-4eb7 知识库管理设置 --> 管理员设置 --> 文档 --> 语义向量模型引擎 改为ollama， 语义向量模型改为bge-m3:latest工作空间 --> 知识库，点击+号上传文档使用时需要在聊天框通过 #来指定知识库设置 --> 管理员设置 --> 数据库 --> 下载数据库，可以导出sqlite数据小结整体体验是docker部署起来，页面展示有点慢，联网搜索一开始选择serply不生效，换成tavily 对于知识库方面，可以上传文档和目录，聊天窗口可以指定使用哪个知识库，也可以同时开启联网搜索，整体效果还可以，可以同时引用知识库和搜索引擎的检索结果，看日志还会保存到向量数据库(save_docs_to_vector_db
4.8K10编辑于 2025-02-18 - 来自专栏叶子的数据科技专栏
利用simpread+hexo构建自己的在线知识库
VPS+ngnix"flowchart LR网页-->|"simpread"|md-->|"hexo"|html-->|"git"|id3["github Pages"];html-->|"git"|i4[ 现在您已经成功地在 macOS 上安装了 Hexo，可以开始构建和发布您的博客了。 4. 浏览 <GitHub 用户名>.github.io 检查你的网站能否运作。部署到服务器由于 github 在国内属于时灵时不灵的状态，所以部署到服务器也是一个可选的选择。 script.sh 就可以了.免密上传可生成并上传本地密钥到服务器, 完成免密上传. ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub tenney@10.175.142.2结论在本文中，我们尝试着构建了一个专属于我们自己的知识库 同样的方法，也可以用来构建私人博客、团队信息共享、企业知识库。值得注意的是，方法是方法，目的是目的，利用其他工具达成目标是完全可接受的。甚至有许多服务可以做到更简单更有效，本文只是提供其中的一种而已。
1K10编辑于 2023-04-20 - 来自专栏JAVA
利用DeepSeek-R1构建简单的本地知识库
大家好，我是默语～ 今天带来一篇超级干货、满满实操经验的长文，教你如何利用 DeepSeek-R1 构建简单的本地知识库，以及如何用 DeepSeek 搭配 Kimi 在2分钟内生成32页PPT！ 利用DeepSeek-R1构建简单的本地知识库 一 简介 初期接触 LLM 即大语言模型，觉得虽然很强大，但是有时候 AI 会一本正经地胡说八道，这种大模型的幻觉对于日常使用来说具有很大的误导性，特别是如果我们要用在生成环境下 模型训练的成本是巨大的，微调也需要重新标记数据和大量的计算资源，对于个人来说基本不太现实； 2️⃣ 二是在问 LLM 问题的时候，增加些知识背景，让模型可以根据这些知识背景来回复问题； 后者即是知识库的构建原理了 个人知识库的问答 四 总结 我们通过搭建本地模型，配合 Embedder 和向量数据库，可以直接构建一个隐私性更好、实时性更高的个人知识库 DAG。 工作中除了需要知识库，更需要 BPA，即业务自动化，利用 LLM 模型来提高自动化水平，这种系统更实用。 下一步的目标是逐步构建 BPA 系统，希望大家能持续关注～
2.4K10编辑于 2025-02-18 - 来自专栏iOS 备忘录
如何构建自己的知识库——第一步
知识库里应该存储哪些内容？问知识库和问AI（比如豆包、元宝）的区别是什么？知识库能做自动化操作吗？其实重要的问题只有两个：有了 AI 为什么还要知识库？知识库里应该存储哪些内容？ 先来看第一个问题，有了 AI 为什么还要知识库？ 知识库：它像是一个超级精准的档案管理员。它本身没有知识，但你把文件（博客、合同、PDF）交给它保管。当你提问时，它立刻去翻箱倒柜，找到最相关的那一页，把原文原封不动地指给你看。 结合自己最近遇到的问题，我觉得有必要构建自己的知识库，并且希望是可成长型的知识库。接下来的问题就是，什么样的问题要放入知识库？或者更准确的说，是什么样的知识要放入知识库？ 如果是 → 记录4️⃣ 它让我建立了新原则吗？如果是 → 记录满足任一条 → 写。
26610编辑于 2026-03-03 - 来自专栏newbe36524的技术专栏
用 Vault 系统构建 AI 时代的跨项目知识库
用Vault系统构建AI时代的跨项目知识库临摹项目学习法正在成为主流，只是学习资料分散、上下文断裂的痛点让AI助手难以发挥最大价值。 为了解决这些痛点，我们在开发HagiCode时做了一个关键的设计决策：构建一个Vault系统作为统一的知识存储抽象层。这个决定带来的变化，可能比想象的还要大——稍后具体说。 facebook/react.git"}});//系统会自动：//1.克隆React仓库到vault/repos/react//2.创建docs/目录用于笔记//3.生成index.yaml元数据//4. AI可以直接访问知识库，无需手动复制粘贴。这个功能特别实用，很多人都有积累多年的笔记库，接入之后AI就能"读"懂知识体系。
15010编辑于 2026-04-10 - 来自专栏MavenTalk
ChatGLM实战：基于LangChain构建自己的私有知识库
然而，在社区中了解到了langchain基于本地知识库的问答功能，这或许我也可以自己搭建一个本地知识库，直接导入本地文件，从而实现本地知识库的问答功能。 LangChain是什么 LangChain是一个用于构建基于大型语言模型（LLM）的应用程序的库。 知识库，上传天龙八部的数据集(tianlongbabu.txt)，然后在左边进行问答，效果如下： 从效果来看，本地知识库问答系统只是在知识库txt中找到了类似的语句作为答案，没有进行总结和提炼，效果令人不满意 总结 LangChain-ChatGLM是一个引人注目的项目，它为开发者提供了一个强大的工具，使他们能够构建基于大型语言模型（LLM）的问答系统。 开发者可以轻松理解每一步的操作，并快速构建起一个本地知识库问答系统。这样的用户体验使得LangChain-ChatGLM成为一个初学者友好的工具。
7K41编辑于 2023-09-06 - 来自专栏知识库管理系统
构建知识库时，如何避免最常见的几个错误？
为了使您的知识库成为值得向您的客户炫耀并邀请他们在那里搜索答案的目的地，以下是您在构建知识库时要避免的最常见错误列表：1. 用老式的方式来做将您的常见问题添加到您的知识库中没有任何问题。 随着您添加到知识库中的每一篇新的相关文章，您正在减少客服待处理的请求的数量并提高知识库的可用性。 如果没有有效的搜索选项，您不能将其称为知识库。由于的知识库中有很多答案，您的客户访问它的最常见方式应该是搜索。这就是为什么您需要在知识库主页的中心使您的搜索栏足够大并且易于访问。 2.不注重设计您的知识库需要像您的公司主页一样精美的设计，但同时在构建知识库时都需要关注整体用户体验。 无法访问当您的目标是减少支持请求时，您需要记住您的客户将访问您的公司主页，他们将做的第一件事是搜索您的帮助页面，即知识库。将你的知识库放在显眼的地方，避免出现找不到的情况。4.
1.1K20编辑于 2022-07-22
腾讯云开发者
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