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chatGLM3+chatchat实现本地知识库
落地方案 通过chatGLM3-6B+langchain-chatchat+bge-large-zh实现本地知识库库。 requirements_webui.txt 下载模型 #国内源下载(推荐) git lfs install git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3- AI-ModelScope/bge-large-zh.git #需要梯子 git lfs install git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3- 项止 访问页面：127.0.0.1:8501 最后 试了最新的chatchat发现这个版本在识别agent中的utils有时生效有时无效，官方也承认有这个问题，建议后续还是用官方的chatGLM3的
89910编辑于 2024-03-22 碎片变知识库，WorkBuddy 3步搞定
去年3月花了一个周末给所有收藏打标签、建分类。搞了2天整完大概200条。第3天开始加新内容，第5天就乱了。一边加一边分类，本身就是另一份工作。 后来就放弃了。那些"等有空再看"的，再也没看过。 公众号长文、知乎回答、PDF报告片段、聊天记录里的灵感…… 第二步 让它读一遍，自己建知识库 一句话就够了： "把这些内容全读一遍，按主题建知识库。每条告诉我讲了什么、来源是什么、和哪几条有关系。" 等了3分钟。输出了一份40多页的整理结果。 说实话，看到结果时我有点意外。不是意外它的能力，是意外它发现的连接： 2月、3月、4月我分别收藏了3篇讲"AI写公众号"的文章——不同作者、不同角度。 但WorkBuddy把它们归到同一主题下，标注："3篇角度互补：排版、选题、去AI味" 这种连接，手动整理永远发现不了。因为你根本不记得自己收藏过什么。 第三步 要查什么，直接搜 不用翻文件夹了。 现在：看到好内容 → 丢进去 → 自动归类 → 需要时3秒搜到。 每天花15分钟找资料，一个月就是7.5小时，一年90个小时。够学一门新技能了。
55310编辑于 2026-06-02- 来自专栏哈哈熊
【wiki知识库】01.wiki知识库前后端项目搭建（SpringBoot+Vue3）
环境准备 想要搭建自己的wiki知识库，要提前搭建好自己的开发环境，后端我使用的是SpringBoot，前端使用的是Vue3，采用前后端分离的技术实现。 数据库的搭建 新建一个名为wiki的知识库，然后字符集和排序规则选择我选的就可以。 数据库的代码如下。 INSERT INTO `doc` VALUES (1, 1, 0, '文档1', 1, 2, 0); INSERT INTO `doc` VALUES (2, 1, 1, '文档1.1', 1, 3, 0); INSERT INTO `doc` VALUES (3, 1, 0, '文档2', 2, 2, 0); INSERT INTO `doc` VALUES (4, 1, 3, '文档2.1', Vue3环境的搭建 注意：一定要先安装你的Node.js环境。 1.设置淘宝镜像（加速脚手架安装速度） 选择你的项目，并且在IDEA的终端中打开。 输入以下命令。
1.6K00编辑于 2024-05-27 基于 ChatGLM3 和 LangChain 搭建知识库助手
基于 ChatGLM3 和 LangChain 搭建知识库助手 环境配置 在已完成 ChatGLM3 的部署基础上，还需要安装以下依赖包： pip install langchain==0.0.292 同时，在本节中，ChatGLM3-6B 的模型参数文件存储在本地 autodl-tmp/ZhipuAI/chatglm3-6b。 知识库搭建 我们选择 Datawhale 的一系列 LLM 开源教程作为语料库来源，包括： Self LLM：一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于 AutoDL 平台的中国宝宝专属大模型教程。 LLM Universe：一个面向小白开发者的大模型应用开发教程，旨在结合个人知识库助手项目，通过一个课程完成大模型开发的重点入门。 注意，也可以选用其中的代码文件加入到知识库中，但需要针对代码文件格式进行额外处理。
56710编辑于 2025-07-17尝试用WorkBuddy搭建IMA知识库标签系统-3
新能源汽车), 部件-导线(=0.90,导线), 标准-GB(=0.90,GB) ⚠️ 人工队列: 品类-汽车(=0.72,汽车), 工艺-设计(=0.72,设计), 岗位-设计(=0.72,设计) s3_ quality.docx 路径(仅日志): pipeline/samples/s3_quality.docx 文本长度: 42 ✅ 自动标签: 部件-端子(=0.90,端子), 工艺-压接(=0.90, ，下次判标跳过 = 全局降权） pending → 跳过 有 confirm 项时自动调 batch_writeback 算写回 ETA（分日调度，占位不真实调用） 配套改动：config.py 加 3 将来若某篇文档确实该打 品类-汽车 或 岗位-管理，不能再靠弱信号自动/候选——需你在 IMA 手动补标，或回 标签清单_线束知识库.md 把该词登记为强信号同义词后再清排除。 review.py：apply_review 写富格式并合并保留已有 created（防"刷新复查期逃避复核"）；新增 3 个复核入口： list_due_exclusions(as_of) → 到期项
17010编辑于 2026-07-20- 来自专栏Go语言学习专栏
3 - RAG 知识库基础 - AI 超级智能体项目教程
具体内容包括： AI 面试助手问答需求分析 RAG 概念（重点理解核心步骤） RAG 实战：Spring AI + 本地知识库 RAG 实战：Spring AI + 云知识库服务 友情提示：由于 AI n-gram 切割） 2、向量转换和存储 向量转换：使用 Embedding 模型将文本块转换为高维向量表示，可以捕获到文本的语义特征 向量存储：将生成的向量和对应文本存入向量数据库，支持高效的相似性搜索 3、 想要在程序中让 AI 使用知识库，首先建议利用一个 AI 开发框架，比如 Spring AI；然后可以通过 2 种模式进行开发 —— 基于本地知识库或云知识库服务实现 RAG。 ETL 的 3 大核心组件，按照顺序执行： DocumentReader：读取文档，得到文档列表 DocumentTransformer：转换文档，得到处理后的文档列表 DocumentWriter：将文档列表保存到存储中 3、向量转换和存储 为了实现方便，我们先使用 Spring AI 内置的、基于内存读写的向量数据库 SimpleVectorStore 来保存文档。
64710编辑于 2026-03-17 - 来自专栏开源技术小栈
3分钟快速构建大语言模型AI知识库
WhisperModel": { "model": "whisper-1", "name": "Whisper1", "price": 0 } } 3、 登录成功访问页面如下所示 构建知识库 创建知识库 成功登录后，新建一个知识库，取名开源技术小栈。 导入成功 至此，个人知识库已经建好了。 https://mp.weixin.qq.com/s/mNhMCzUtLUKrIzqSVa-qZA https://mp.weixin.qq.com/s/n4n-0UCWJW9u2N1ca3HisQ 创建应用 使用知识库必须要创建一个应用 关联知识库 设置了开场白并且选择绑定对应知识库开源技术小栈 点击保存预留后，可以直接在右边调试预览框预览对话进行文档内容测试。
2.2K11编辑于 2023-11-27 访答知识库-可以本地使用的知识库
访答知识库-可以本地使用的知识库访答知识库，一键安装，0代码使用。支持图片、视频、语音搜索与问答支持多模态问答。访答本地知识库是个人笔记本上都可以使用的离线知识库，一键安装，0代码使用。 访答本地知识库是绝对安全的知识库。不会上传任何文件、断网可用、绝对安全、自主可控、可自定义。访答本地知识库：保护私有知识产权，保护数据隐私，保护知识安全，拒绝AI白嫖。 访答知识库搜索提供如下搜索、问答和生成（RAG）：文本包含：包含文本；文本相似搜索（父亲和爸爸相似而不相同）图片相似搜索、语音相似搜索、视频相似搜索图片视频相似搜索：视频包含该图片，视频与该图片相似文本搜索图片
53610编辑于 2025-10-29- 来自专栏素质云笔记
SparkDesk知识库 + ChuanhuChatGPT前端 = 实现轻量化知识库问答
上一篇 讯飞星火知识库文档问答Web API的使用（二） 把星火知识库搞明白了； 然后又花了时间学习了一下gradio的一些基础内容: 在Gradio实现两个下拉框进行联动案例解读：change/ click/input实践（三） 在Gradio实现分栏、分页的效果（二） Gradio的重要函数以及一些代码示例学习（一） 好了，终于可以把笔者最终的想法开始实践了： SparkDesk知识库 + ChuanhuChatGPT前端 = 实现轻量化知识库问答 为什么有这个想法，是因为…笔者穷啊，没有GPU，搞不了Langchain-Chatchat；搞向量数据库麻烦；PDF文档分chunk也是个技术活 ，一个人做搞到头发花白了去 笔者设想的是，借大厂的力，随便拉个机器就可以实现大数据知识库，岂不是美哉 目前实现的效果： 目前需要的功能： 右侧改造【知识库】栏目 新增PDF【上传星火 2 文档问答的输出内容打在对话框中 1 星火知识库大致页面架构 详细可以参考：在Gradio实现两个下拉框进行联动案例解读：change/click/input实践（三） 笔者是设想在右侧加一个知识库上传
79710编辑于 2023-11-28 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
搭建知识库xwiki
之前自己使用Django admin和suit完成了初步的个人知识库管理，基本完成了我自己的浏览器标签库和微信公众号的统一管理，但是有一个问题，那就是目前我只能根据标题来做查询，如果能查根据关键字查到一些相关的文章
2.6K50发布于 2018-03-22 - 来自专栏千帆企业应用连接器
企业如何搭建内部知识库Wiki？为什么需要知识库？
但是许多企业不知道，如何去搭建内部知识库、如何管理，今天我们就来分享一下如何创建一个内部的wiki - 知识库。什么是内部Wiki/内部知识库？ 内部的知识库Wiki可以储存什么信息呢？ 员工当然主要是需要为wiki知识库来做贡献的，所以比如这个知识库也需要一个协作体系来不断更新和生产内容提升内部行政管理效率：在新员工入职、员工日常常见问题解决上，可以通过知识库去回答大部分员工常见问题， 第一步，首先梳理组织架构，整理内部知识库的目标比如你希望你的知识库包括哪个模块，HR、财务报销、IT支持、产品业务培训？ 知识库的管理员，也希望对知识库的管理得到一个及时的通知。
4.8K30编辑于 2022-08-18 - 来自专栏码客
知识库系统搭建
MM-Wiki 是一个使用GO开发的轻量级的企业知识分享与团队协同软件，可用于快速构建企业 Wiki 和团队知识分享平台。
80210编辑于 2024-03-29 索引积压知识库
使用第一步查询到的索引积压时间范围确认日志主题是否存在流量突增且消费不足情况核对用户提供的异常实例（instance_id）在用户定时间段是否存在消费暂停、索引积压，并确认开始时间、结束时间，最大积压时间如下的3种方式 ap-tokyouin:100001001014subuin:100019612237异常实例的地域是曼谷、雅加达、硅谷、法兰克福、首尔、东京、弗吉尼亚、圣保罗，使用这个topic_id:43d118b3- caa352b2a9d7region：ap-guangzhou-openuin:100001001014subuin:100019612237异常实例的地域是广州open，使用这个topic_id:8c3e6377 100019612237estash_msg统计日志主题异常实例的地域是北京、中国香港、广州、深圳金融、清远、北京金融、天津、上海、上海金融、南京、上海自动驾驶云、中国台北、成都、重庆，使用这个topic_id：f3ca6893 instance_id}"zeus索引虚拟转真实慢遇到消费暂停才需要核对这个情况，核对的结束时间应该是索引流量恢复后5分钟zeus在转换索引状态时都会发送etcd消息对应的etcdkey是/{region}/zeus/v3indexes
18910编辑于 2026-03-18- 来自专栏周拱壹卒
Dify 知识库迁移
Dify 知识库迁移 迁移 Dify 中单个知识库的参考方案，不同 Dify 版本表结构可能略有差异。 从源数据库中获取知识库及租户 ID # 待迁移的知识库 id dataset_id = 'xxxxxx' # 源数据库租户 # select tenant_id, created_by, embedding_model_provider source_data_sql = f''' -- 知识库 select * from datasets where id='{dataset_id}'; -- select tenant_id, created_by 源文件也可通过 Dify 知识库接口获取： curl --request GET \ --url http://host:port/v1/datasets/{dataset_id}/documents ，将新迁移的知识库中文档进行禁用后再启用操作，使 Dify 自动完成向量库的同步更新（分段和嵌入向量均存储在数据库中）。
65710编辑于 2026-03-16 - 来自专栏哈哈熊
【wiki知识库】02.wiki知识库SpringBoot后端的准备
一、今日目标 上一篇文章已经带领大家把前后端的SpringBoot和Vue的架子搭了起来，今天呢我就要带大家开始上手开发我们的wiki知识库了，今天主要是带领大家把后端中一些基本的东西写出来，例如依赖 > <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w<em>3</em>.org/2001/XMLSchema-instance
68710编辑于 2024-05-28 - 来自专栏FPGA技术江湖
HLS最全知识库
HLS最全知识库 副标题-FPGA高层次综合HLS(二)-Vitis HLS知识库 高层次综合（High-level Synthesis）简称HLS，指的是将高层次语言描述的逻辑结构，自动转换成低抽象级语言描述的电路模型的过程 上图中，左边是函数右边是循环，左边的时间间隔（接收新数据之前）是3个时钟周期，右边循环的间隔则是一个时钟周期；对于左边的延迟是这个函数产生结果的时钟周期数，是func_C运行完毕产生的周期数，为5个时钟周期 例如，如果只想在另一个函数toplevel中获得函数foo的三个副本，请使用位置toplevel、限制设置为3、实例设置为foo、类型设置为“function”的分配。这也适用于特定的运算。 3、在 Vivado 中，它应该已经注意到了变化，并且会出现一条消息说“IP Catalog is out-of-date”。 考虑以下循环： myloop: for(int i = 0; i < 3; i++) { doSomething(X[i]); } 默认情况下，HLS 将按顺序执行循环的每次迭代。
1.7K11编辑于 2025-04-23 - 来自专栏OpenFPGA
HLS最全知识库
HLS最全知识库 副标题-FPGA高层次综合HLS(二)-Vitis HLS知识库 高层次综合（High-level Synthesis）简称HLS，指的是将高层次语言描述的逻辑结构，自动转换成低抽象级语言描述的电路模型的过程 上图中，左边是函数右边是循环，左边的时间间隔（接收新数据之前）是3个时钟周期，右边循环的间隔则是一个时钟周期；对于左边的延迟是这个函数产生结果的时钟周期数，是func_C运行完毕产生的周期数，为5个时钟周期 例如，如果只想在另一个函数toplevel中获得函数foo的三个副本，请使用位置toplevel、限制设置为3、实例设置为foo、类型设置为“function”的分配。这也适用于特定的运算。 3、在 Vivado 中，它应该已经注意到了变化，并且会出现一条消息说“IP Catalog is out-of-date”。 考虑以下循环： myloop: for(int i = 0; i < 3; i++) { doSomething(X[i]); } 默认情况下，HLS 将按顺序执行循环的每次迭代。
3.3K21编辑于 2023-02-14 - 来自专栏客户服务自动化
什么是知识库管理系统？如何搭建企业知识库系统？
本篇文章讲的就是什么是知识库管理系统？如何搭建企业知识库系统平台？ 纵观互联网的历史，知识库是一个自助服务库或图书馆，可以用来存储有关企业产品、服务或主题的易于检索的信息。 如今，知识库已经成为任何知识管理系统的一部分。现在，让我们来普及知识库。 1、什么是知识库 知识库是一个集中的存储库，可以作为客户和员工存储、组织和共享信息的自助服务台。 2、如何建立企业知识库 从建立企业知识库开始，首先要根据企业的实际需要和实际情况，在建立企业知识库时，我们首先要想清楚我们希望企业知识库能够解决哪些问题。 3、看看你的知识库 建立知识库是为了方便员工，但提高服务质量不仅是一个值得称赞的目标，而且可以成为现实。特别是随着现代知识时代的发展，我们需要能够随时随地查看知识库。 这种移动知识库的自助共享可以激励更多的员工使用知识库，让他们觉得知识库非常重要和有用。
3.1K20编辑于 2022-04-19 AI知识库提升人才培养效率，腾讯乐享年省3亿元
部署AI知识库实现知识全周期管理 腾讯乐享通过AI技术重构知识管理流程，覆盖知识生产、加工、组织、分发与应用全链路。 提供精准答案溯源与场景化推荐 权限与安全管控：基于组织架构的分层权限管理及腾讯云安全架构支撑 开放平台集成：通过API与企业微信等业务系统无缝对接 量化提效与成本节约成果 腾讯内部实践表明，AI知识库直接驱动运营效率提升与成本优化 ： 全年节省成本3亿元（来源：腾讯内部统计） 知识获取省时：每人每次节省5-10分钟，全年累计节省等效价值2.3亿元 新人上手速度提升：培训周期缩短，全年节省2200万元 差旅与场地费用削减 技术领先性与行业认可 腾讯乐享知识库的核心优势基于以下能力： DeepSeek R1模型深度集成：实现知识理解、关联与推理的智能化 混合部署架构：支持公有云AI能力与本地化知识库协同 全生命周期管理
25610编辑于 2026-04-29【知识库特性增量】 DeepSeek-R1 模板支持 bge-m3 embedding model
为什么知识库需要Embedding Model？ 与传统方式相比具备优势为什么选择 bge-m3 Embedding 模型？ 本次，Cloud Studio 在DeepSeek-R1 模板中内置了 BAAI/bge-m3。希望给知识库玩家带来更加准确的召回效果，让工具更加实用。 相对于本地搭建 RAG 知识库，体验门槛直线降低！ 选择完毕后点击【保存更改】步骤二：创建【工作区】即可开始进一步构建知识库进行对话。这里重复介绍一下如何创建和设置知识库进行对话。上传文档在聊天界面中，用户可以创建多个工作区。
3.8K10编辑于 2025-02-20
腾讯云开发者
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