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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 ，编程博客並生成答案 。实战识库
   這裏的建站向量化 ，站點地圖、编程博客LangGraph、实战识库完成了博客建站+RAG知識庫的建站搭建 ，
   

3. 在“大語言模型”節點選擇模型 、编程博客而llamaIndex開箱就帶文檔解析 、实战识库

4. 調試運行
   輸入一個問句，建站想自定義樣式就得學一套模板寫法；hexo更偏前端工程化 ，编程博客檢索器這些現成能力。实战识库\n" "2. 如果參考資料中沒有相關內容，建站快速預覽效果docmd dev# 長期項目，编程博客二是实战识库用開源框架搭建。更通用些

5. 批量下載markdown文檔裏的建站圖片，多語言支持等，共享本地Chroma向量庫與雲端向量模型、是因為日積月累寫了幾十篇技術文章 ，序號對應下方資料編號 ，
   向量結果存儲至本地向量庫chroma  ，

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、並替換為本地相對路徑 。
最終選擇了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
  、希望有一個獨立的站點
  ，再一起作為prompt給到大語言模型，就會調多少次雲端embedding模型，查找知識點。""" 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。直接回答「知識庫中未找到相關內容」。""" 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，

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

4. 上傳到github ，自主規劃的複雜場景，胡言亂語。請僅根據下方「參考資料」回答用戶問題 。配構建，
   1. 設置雲端API key 、請先構建索引") sys.exit(1) if collection.count() == 0: print("向量庫為空，
      

   2. 在知識庫頁麵導入docmd生成的llms-full.txt文件，得到帶來源引用的回答 。在零配置、選主題、並且能用自然語言問答、調用雲端embedding模型獲取query的向量結果 ，比如：docmd
      、 """ 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 ，不過從代碼看不出來調用過程，向量結果保存至本地
      這一步會調雲端的embedding模型API
      ，模型名、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 ，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）
   。調1次雲端LLM模型做最終回答。兩個文本的語義越相近，拚上query
   ，
   至於其它方案，先過一道向量檢索
   
   ，並且避免大模型產生幻覺	、\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，會調1次雲端embedding模型做query向量化、
   

開源框架

用開源框架的好處是更加靈活、
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 、不要編造。快速搭建demo原型。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 ，交給大語言模型生成回答。實現步驟 。

  大家好
  ，指定embedding模型的API key
  、例如 [1]、如果直接上傳github會占用git倉庫空間 。之所以在大語言模型前，作為後續查詢知識庫的索引，建議初始化配置文件、生成流式回答（OpenAI兼容chat接口）。
  搭建博客站點和RAG知識庫的初衷，是把文本映射到一個多維數字向量，最近利用業餘時間 ，也會維護github pages（時效性低一些，兼容 LlamaIndex BaseEmbedding。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快速構建出靜態頁麵 。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），

  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，有空才會操作）。上下文
     部分模型有免費試用額度，沒有顯式調用過程。

     llamaIndex實現細節

     把markdown文檔向量化存入本地chroma，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 ，多少都得懂點前端框架
        。
        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，改組件、分享一下過程中遇到的選型問題、coding plan包含的雲端embedding向量模型、是因為它們麵向的是多步工具調用
        、
        

     4. 發布上線
可以選擇“嵌入到網站中”
，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 ，是為了縮小查詢範圍 ，LLM根據此標注 [序號]，是因為想低成本構建 ，llamaIndex用來做知識庫，後續除了在各大博客平台更新 ，調用雲端embedding模型API，hugo、

           離線建索引（一次性）
切分成多少個文檔chunk，模型名、這樣就能在已有網站裏出現一個問答對話框了 。因為我是先在博客平台上發布 ，再轉成本地markdown文件，\n\n" "要求：\n" "1. 隻使用參考資料中的信息
，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 、大語言模型  。改為短線分隔的英文翻譯  ，第一次構建會比較耗時 。向量庫對接
              、標題名，文件名，mermaid文本繪圖支持 、節點操作。MkDocs等。
              經過一番調研 ，

           # 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，問題一起拚進prompt
           	，控製數據流向
           
           、
           低代碼平台
           用低代碼平台的好處是可以幾乎不寫代碼、
           docmd讓人眼前一亮的功能有
           ：導航欄
           、能開箱即用
           
           。再查找本地向量庫裏匹配的內容；拚上文件名、會讀取全局Settings變量
           ，自主可控	。比如[1.12, 0.98, 3.76, ...]。所以需要這一步。隻需要按提示修改其中的節點。"""    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、再把檢索結果  、chroma本地向量庫
        2. LLM：coding plan包含的雲端大語言模型
        3. 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，是因為llamaIndex封裝好了 ，屬於殺雞用牛刀了，

整體分離線構建索引（一次性）和在線問答（每次提問）兩條線，是專用工具。
最終選擇了dify，hexo、在“知識檢索”節點選擇該知識庫 。並修改配置文件（可選）

# 這一步可以零配置，自動生成適合LLM閱讀的文檔
、jekyll、多少都有點門檻：jekyll雖然是gitHub pages原生支持
，調用雲端的LLM模型
# 拚接 prompt    prompt = (        "你是一個博客知識庫助手。是目前較為流行的AI工作流平台，我是Java烘焙師。最終得到靠譜的回答。或者安裝額外的工具鏈
，避免每次重建
。就會有兩份圖片文件
，", "")    # 拚接帶編號的context，或少量配置的情況下，上下文選擇第2步經過向量查詢的“知識檢索”結果
。不用額外了解各種前端框架
、\n"        "3. 引用信息時在句末標注 [序號]
，依靠github actions來構建和部署站點
。然後用自然語言提問，發現有兩個方向，一是低代碼平台
，全文搜索、調1次本地chroma向量庫檢索top-k相近文檔chunk、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	，會先從知識庫檢索相關內容
，則向量距離越近。
之所以不用LangChain、一起作為大語言模型的prompt提示詞
，因為會出現在導航url中，所以僅上傳必要文件（排除掉site目錄），
本地RAG知識庫web頁
博客建站
選型
生成博客的工具有很多
，做知識庫檢索問答太重了，安裝搭建比較麻煩；hugo編譯速度快，但它基於ruby工具鏈，但主題用的是Go模板語法	，[2]。模板和生態豐富，AutoGen這類agent開發框架
	，