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因為會出現在導航url中，编程博客第一次構建會比較耗時。实战识库mermaid文本繪圖支持
、建站二是编程博客用開源框架搭建 。序號對應下方資料編號
，实战识库檢索器這些現成能力 。建站並且能用自然語言問答、编程博客

本地RAG知識庫web頁

博客建站

選型

生成博客的实战识库工具有很多，

在“大語言模型”節點選擇模型 、建站是编程博客專用工具。endpoint

def _make_embedding(model: str,实战识库 api_key: str, api_base: str):    """構造兼容 OpenAI SDK 的某coding plan的embeddin模型
，節點操作。建站
整體分離線構建索引（一次性）和在線問答（每次提問）兩條線
，编程博客
在知識庫頁麵導入docmd生成的实战识库llms-full.txt文件
，再把檢索結果、建站如果直接上傳github會占用git倉庫空間
。
搭建博客站點和RAG知識庫的初衷，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
，更通用些
批量下載markdown文檔裏的圖片，調用雲端embedding模型獲取query的向量結果，多少都得懂點前端框架。得到帶來源引用的回答	。而llamaIndex開箱就帶文檔解析、調用雲端embedding模型API
，
離線建索引（一次性）
切分成多少個文檔chunk
，hexo、比如
：docmd、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 、分享一下過程中遇到的選型問題 、\n" "3. 引用信息時在句末標注 [序號]，模型名、再轉成本地markdown文件 
  ，
  

• 發布上線
  可以選擇“嵌入到網站中” ，\n\n" "要求：\n" "1. 隻使用參考資料中的信息，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）
  ，coding plan包含的雲端embedding向量模型
  、[2]。可以在頁麵上拖拖拽拽，屬於殺雞用牛刀了，再查找本地向量庫裏匹配的內容；拚上文件名、所以僅上傳必要文件（排除掉site目錄），請僅根據下方「參考資料」回答用戶問題
  。所以需要這一步 。是因為它們麵向的是多步工具調用、

  llamaIndex實現細節

  把markdown文檔向量化存入本地chroma ，先過一道向量檢索
  ，我是Java烘焙師 。然後用自然語言提問，指定embedding模型的API key 、
  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
     、實現步驟 。因為我是先在博客平台上發布，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 、依靠github actions來構建和部署站點。""" 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、快速預覽效果docmd dev# 長期項目
       ，", "") # 拚接帶編號的context ，之所以在大語言模型前 ，\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，

       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 ，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，是把文本映射到一個多維數字向量，AutoGen這類agent開發框架 ，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）	。並替換為本地相對路徑。自主規劃的複雜場景
          ，共享本地Chroma向量庫與雲端向量模型
          
          、並生成答案
          。隻需要按提示修改其中的節點
          。站點地圖、
          最終選擇了dify，是目前較為流行的AI工作流平台，
          至於其它方案
          ，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，
             docmd讓人眼前一亮的功能有：導航欄 、模板和生態豐富，不用額外了解各種前端框架
             、做知識庫檢索問答太重了 ，

             大家好  ，
             向量結果存儲至本地向量庫chroma，調用雲端的LLM模型

          # 拚接 prompt    prompt = (        "你是一個博客知識庫助手。調1次雲端LLM模型做最終回答。控製數據流向、請先構建索引")        sys.exit(1)    if collection.count() == 0:        print("向量庫為空，比如[1.12, 0.98, 3.76, ...]
          。有空才會操作）	。"""    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，上下文選擇第2步經過向量查詢的“知識檢索”結果。
          低代碼平台
          用低代碼平台的好處是可以幾乎不寫代碼	、大語言模型
          。

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

  4. 上傳到github ，自動生成適合LLM閱讀的文檔、
最終選擇了docmd  ，最近利用業餘時間，也會維護github pages（時效性低一些，直接回答「知識庫中未找到相關內容」
。會讀取全局Settings變量 ，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  ，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不要編造
     。是為了縮小查詢範圍 ，向量庫對接、快速搭建demo原型。\n" "2. 如果參考資料中沒有相關內容，就會調多少次雲端embedding模型 ，

  # 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
  ，例如 [1]、在“知識檢索”節點選擇該知識庫
  。
  這裏的向量化	，拚上query，MkDocs等
  。但主題用的是Go模板語法，LangGraph、改組件、調1次本地chroma向量庫檢索top-k相近文檔chunk	
  、一起作為大語言模型的prompt提示詞，jekyll、完成了博客建站+RAG知識庫的搭建，上下文
  部分模型有免費試用額度，希望有一個獨立的站點
  ，想自定義樣式就得學一套模板寫法；hexo更偏前端工程化
  ，文件名，"""    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
  。不過從代碼看不出來調用過程	
  ，並修改配置文件（可選）

# 這一步可以零配置，
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、生成流式回答（OpenAI兼容chat接口）。兩個文本的語義越相近

，自主可控
。選主題
、後續除了在各大博客平台更新	，沒有顯式調用過程
。胡言亂語
。是因為日積月累寫了幾十篇技術文章
，但它基於ruby工具鏈，會調1次雲端embedding模型做query向量化、或者安裝額外的工具鏈，多語言支持等，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，則向量距離越近 。避免每次重建。

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，
   之所以不用LangChain、是因為想低成本構建，模型名、llamaIndex用來做知識庫 ，最終得到靠譜的回答 。發現有兩個方向
   ，全文搜索 、問題一起拚進prompt
   ，會先從知識庫檢索相關內容，
   經過一番調研，在零配置 、LLM根據此標注 [序號]，建議初始化配置文件、
   1. 設置雲端API key、
      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，交給大語言模型生成回答。查找知識點。配構建	，能開箱即用
      。再一起作為prompt給到大語言模型，作為後續查詢知識庫的索引
      ，標題名，並且避免大模型產生幻覺
      、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
      ，hugo、改為短線分隔的英文翻譯，快速構建出靜態頁麵
      。    """    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	，安裝搭建比較麻煩；hugo編譯速度快，多少都有點門檻：jekyll雖然是gitHub pages原生支持，兼容 LlamaIndex BaseEmbedding
      。
      

   開源框架

   用開源框架的好處是更加靈活 、或少量配置的情況下，就會有兩份圖片文件 ，

3. 調試運行
輸入一個問句，一是低代碼平台 ，向量結果保存至本地
這一步會調雲端的embedding模型API ，