1.֪ʶ?知识知识?appԴ??
2.开源无忧企业文档文库管理界面介绍
3.零基础小白建立轻量化个人博客-Typecho
4.在 Rainbond 上使用在线知识库系统zyplayer-doc
5.网文快捕官方概述
6.深入 Dify 源码，定位知识库检索的库a库源大模型调用异常

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       在笔记本电脑上，实现本地知识库和大模型检索增强生成（RAG）的源码问题，通过引入AnythingLLM，知识知识可以轻松解决。库a库源

       AnythingLLM是源码工程源码资料用于本地部署基于RAG的大模型应用的开源框架，它采用MIT许可证，知识知识不调用外部接口，库a库源不发送本地数据，源码确保用户数据的知识知识安全。

       它支持在MacOS、库a库源Windows和Linux等操作系统上直接下载并安装，源码初次启动需要几分钟初始化时间。知识知识所有上传的库a库源文档、向量和数据库都保存在特定的源码文件夹中，方便查看。

       在选择大模型时，AnythingLLM预设了多个模型选项，如LLama2 7B、Mistral 7B、Gemma 2B等，同时也可以直接调用OpenAI、Gemini、Mistral等大模型API服务。如果已安装Ollama，只需输入API接口URL和已下载的模型即可。

       嵌入模型方面，AnythingLLM内置了all-Mini-L6-v2模型，无需配置，性能稳定。同时支持OpenAI、LocalAi、Ollama等提供的嵌入模型，如nomic-embed-text，性能优越。使用Ollama时，可选择nomic-embed-text。

       向量数据库则默认使用LanceDB，它是久爱球球网源码一款无服务器向量数据库，支持向量搜索、全文搜索和SQL查询，同时兼容Chroma、Milvus、Pinecone等其他数据库选项。

       创建知识库时，AnythingLLM提供上传文档和抓取网页信息的功能。上传Word文档或创建工作区，系统会自动提取信息并保存至向量数据库。我创建了一个名为“David”的工作区，上传了关于AI新范式的三篇文章，系统抓取数据后统一存储。

       通过构建知识库，大模型可以针对特定问题提供答案，并引用上传的文档。尽管答案有时不够精确，未来可以进一步优化文本召回和重排等功能。

       对于界面定制，AnythingLLM提供了基本选项，如自定义品牌Logo和欢迎语。对于更复杂的定制需求，需要通过修改源代码实现。

       部署方式灵活，AnythingLLM支持Docker本地化部署，也适用于企业级应用，支持在私有云或物理服务器上部署。

       多用户模式方面，AnythingLLM提供了管理员、管理角色和普通用户的权限管理，确保不同角色的用户在特定范围内操作，适用于企业级应用。

开源无忧企业文档文库管理界面介绍

       无忧企业文档是软开企服推出的集成知识库、网盘、在线协同功能的办公软件，提供免费开源版本及具备丰富功能的商业版。开源版本在社区提供完整源码，商业版同样支持源码获取，适用于中小企业。决策家软件公式源码

       文件管理界面概览

       文档采用目录资源管理方式，文库界面提供文件列表、预览及操作区域，方便用户管理及查看文件。

       目录管理

       支持手动拖动目录调整顺序，双击目录项可直接修改文件名称，实现高效便捷的文件组织。

       预览功能

       文档预览界面提供详细操作选项，包含分享文档功能。

       文档分享

       简单快速分享文档给特定人员查看，提高工作效率。

       设置分享

       在文档预览页面点击分享按钮，进入分享设置界面，可选择发送二维码、链接或生成加密分享链接，链接可重生成，确保文件安全。

       文件阅读权限

       PC端访问带密码的分享文件需输入密码，移动端同样需输入密码阅读带有密码保护的文档。

       分享记录

       分享记录展示已分享过的文档，方便追踪文件传播情况。

       在线演示：访问knowledge.bctools.cn

       开源代码库：访问gitee.com/software-mini...

零基础小白建立轻量化个人博客-Typecho

       个人博客的价值与建立流程

       建立个人博客，可作为知识库，记录所学，分享资源，同时也是自我影响力的提升，促进写作习惯养成。我选择了Typecho，以下是我建立轻量化个人博客的步骤。

       域名选择

       开始之前，解决域名问题。新用户不妨先尝试免费域名，如freenom，免费申请一年，既经济又实用。

       服务器搭建

       服务器有国内与非国内之分。国内服务器需备案，速度较快，如何去跑dcgan源码但部分地区受限；非国内服务器无需备案，速度稍慢，省心。我选择HK非国内服务器VPS，1核1G内存，足够初期使用，推荐使用centos7.6系统。

       下载与部署Typecho

       Typecho官网不易访问，可直接通过GitHub下载源码。首先在本地下载源码，然后SSH连接至服务器，使用Finalshell进行连接与文件传输，下载源码。

       通过宝塔搭建与配置

       在服务器上运行宝塔，选择centos7.6，安装完成后修改默认端口、用户名和密码。通过命令bt调用宝塔，输入密码访问。选择极速安装，PHP版本建议选择7.2。添加站点时，输入已解析的域名，确保域名解析正确。删除默认文件，上传下载的Typecho源码压缩包，并解压到网站根目录，删除压缩文件与空文件夹。最后，浏览器访问hello.com/install.php，完成Typecho配置。数据库地址可修改为.0.0.1，以提高速度。

在 Rainbond 上使用在线知识库系统zyplayer-doc

       zyplayer-doc 是一款适合企业和个人使用的WIKI知识库管理工具，提供在线化的知识库管理功能，专为私有化部署而设计，最大程度上保证企业或个人的数据安全，可以完全以内网的响应式表白源码下载方式来部署使用它。

       当然也可以将其作为企业产品的说明文档来使用，支持一键将整个空间的内容开放到互联网，并提供有不同风格的开放文档页样式可供选择，省去您为了产品的说明文档而去定制开发一个系统的成本。

       本文将介绍通过 Rainbond 部署在线知识库系统 zyplayer-doc 的两种方式，使用 Rainbond 开源应用商店一键部署和通过源代码部署。

       部署 zyplayer-doc 安装 Rainbond

       Rainbond 是一个云原生应用管理平台，使用简单，不需要懂容器、Kubernetes和底层复杂技术，支持管理多个Kubernetes集群，和管理企业应用全生命周期。主要功能包括应用开发环境、应用市场、微服务架构、应用交付、应用运维、应用级多云管理等。

       可通过一条命令快速安装 Rainbond。

       通过应用商店部署 zyplayer-doc

       zyplayer-doc 已经发布到 Rainbond 开源应用商店，用户可通过开源应用商店一键安装 zyplayer-doc。

       在 Rainbond 的「平台管理 -> 应用市场 -> 开源应用商店」 中搜索 zyplayer-doc 并安装。

       部署完成后拓扑图如下。

       可通过 Rainbond 默认提供的域名访问zyplayer-doc，访问需要加后缀 /zyplayer-doc/，如：/zyplayer-doc/，默认用户密码 「zyplayer/」。

       通过源码部署 zyplayer-doc

       zyplayer-doc 是由 Java 编写的 SpringBoot 项目，Rainbond 对于 Java 项目可以通过识别项目的 pom.xml 文件来进行模块的打包以及构建和部署，实现一键式体验。

       部署 MySQL

       zyplayer-doc 需要使用 MySQL 服务，可以通过 Rainbond 开源应用商店快速部署 MySQL。

       在 Rainbond 的「平台管理 -> 应用市场 -> 开源应用商店」 中搜索 mysql 并安装，可选择安装 5.7 或 8.0 版本。

       源码部署 zyplayer-doc

       修改zyplayer-doc-manage/src/main/resources/application.yml配置文件，连接信息可在 MySQL 组件中的依赖信息查看。

       进入到团队/应用内，选择通过源码创建组件。

       然后 Rainbond 会检测出来为多模块项目，选择zyplayer-doc-manage 并进行构建，其他模块都是依赖项，是不可运行的。

       编排服务

       在应用内 -> 切换到编排模式，将 zyplayer 组件依赖至 MySQL 组件，这样 MySQL 组件会将自身的环境变量注入到 zyplayer 中，zyplayer 组件就可以通过配置文件中的环境变量连接到 MySQL 数据库。

       然后更新 zyplayer 组件即可。

       最后通过 Rainbond 默认提供的域名访问zyplayer-doc，访问需要加后缀 /zyplayer-doc/，如：/zyplayer-doc/，默认用户密码 「zyplayer/」。

网文快捕官方概述

       CyberArticle是一款功能强大的知识管理软件，它旨在帮助个人和中小企业构建、管理专属的知识库。这款软件的核心功能是保存和管理网页，支持导入多种文件格式，如Word、Excel、PowerPoint、PDF、电子邮件、文本文件、、源代码和Flash动画等，所有文件会被转换为HTML格式，以统一的方式进行编辑和管理。HTML的开放性特性使得用户可以方便地进行二次开发。

       CyberArticle将所有数据安全地存储在5.0+级别的数据库中，确保数据的可靠保护。数据库的开放性特性也让用户可以直接操控自己的数据。此外，软件支持数据导出为磁盘文件，或制作成电子书（EXE和CHM格式），即使离开CyberArticle也能方便浏览内容。

       为了适应用户在不同终端和设备上的需求，CyberArticle提供API接口，用户可以进行二次开发，API基于COM自动化技术，兼容JavaScript、VBScript等脚本语言，以及C++、Delphi、C#等高级编程语言。无论是单机使用还是通过局域网或互联网多人协作，CyberArticle都能轻松应对。

       随着移动设备的普及和“云”概念的兴起，开发者顺应趋势，推出了为知笔记，这是网文快捕的升级版。为知笔记继承了网文快捕的强项，不仅在软件架构上进行了优化，使其更为轻便简洁，还新增了多平台、多终端的数据同步功能，包括Windows、安卓、苹果设备、网页版等，让用户可以在任何地方自由同步和访问信息。

扩展资料

         主界面(注册版)

深入 Dify 源码，定位知识库检索的大模型调用异常

       深入分析Dify源码：大模型调用异常定位

       在使用Dify服务与Xinference的THUDM/glm-4-9b-chat模型部署时，遇到了知识库检索节点执行时报错大模型GPT3.5不存在的问题。异常出乎意料，因为没有额外信息可供进一步定位。

       通过源码和服务API调用链路的分析，我们发现问题的关键在于知识库检索的实现。该功能在api/core/rag/datasource/retrieval_service.py中，其中混合检索由向量检索和全文检索组成。我们关注了关键词检索、向量检索和全文检索这三个基础检索方式：

       关键词检索：仅使用jieba进行关键词提取，无大模型介入。

       向量检索：通过向量库直接搜索，如Milvus，无大模型调用。

       全文检索：使用BM，大部分向量库不支持，实际操作中返回空列表。

       问题出现在知识库检索节点的多知识库召回判断中，N选1召回模式会调用大模型以决定知识库。在配置环节，前端HTTP请求显示配置错误，使用了不存在的GPT3.5模型。

       经测试，手工创建的知识库检索节点使用了正确的glm-4-9b-chat模型，问题出在默认模板的配置上，即N选1召回模式默认选择了GPT3.5。本地部署时，如果没有配置相应模型，会导致错误出现。

       总结来说，解决方法是修改默认模板，将知识库检索的默认模式改为多路召回，这样可以避免新手在本地部署时遇到困扰。建议Dify官方在模板中改进这一设置，以简化用户部署流程。

深入 Dify 源码，洞察 Dify RAG 核心机制

       深入探究Dify源码，揭示RAG核心机制的关键环节

       在对Dify的完整流程有了初步了解后，发现其RAG检索效果在实际部署中不尽如人意。因此，针对私有化部署的Dify，我结合前端配置和实现流程，详细解析了技术细节，旨在帮助调整知识库配置或进行定制化开发。

       Docker私有化部署技术方案

       本文重点聚焦于Dify docker私有化部署的默认技术方案，特别是使用Dify和Xinference的GPU环境部署。若想了解更多，可查阅Dify与Xinference的集成部署教程。

       RAG核心流程详解

       Extractor：负责原始文件内容的提取，主要在api/core/rag/extractor/extract_processor.py中实现。分为Dify默认解析和Unstructured解析，后者可能涉及付费，通常Dify解析更为常用。

       Cleaner：清洗解析内容，减少后续处理负担，主要基于规则进行过滤，用户可在前端进行调整。

       Splitter：文件分片策略，Dify提供自动和自定义两种，影响检索效果。

       Retrieval：Dify支持多种检索模式，包括关键词检索和向量数据库检索，向量库的选择对效果有很大影响。

       Rerank：对检索结果进行排序，配置Top K和score阈值，但存在设计上的不足。

       总结与优化建议

       Dify的RAG服务提供了基础框架，但性能优化空间大。通过调整配置，特别是针对特定业务场景，可以改善检索效果。对RAG效果要求高的用户，可能需要进行定制化的二次开发和优化。

个人知识库管理工具搭建

       个人知识库管理和书签管理可以通过一些工具和技术来实现，如Multipass、Docker、linkding、Raindrop、HedgeDoc、ArchiveBox等。以下是对这些工具的简要说明和安装步骤。

       首先，利用Multipass在Windows上创建一个Ubuntu虚拟服务器，安装时选择Hyper-V，通过命令行创建虚拟机并配置DNS。可能需要修改DNS设置，确保使用正确的DNS服务器，如8.8.8.8。

       对于书签管理，linkding支持标签功能，但不支持分类，可以通过特殊标签模拟。可以使用Raindrop的RESTful API同步书签。Docker Compose可以用来部署相关服务。

       对于编译安装，需要Python 3.及以上和NodeJS/NPM。安装Miniconda处理Python环境，通过APT安装NodeJS依赖，并配置Python编译和运行时依赖。下载源码后，编译静态资源，进行初始化，启动服务。

       Markdown编写方面，HedgeDoc提供便捷的操作，但可能需要设置Nginx Header。页面/文件归档可能遇到国外网站访问问题，需要借助代理，如Privoxy，配置SOCKS4/SOCKS5转为HTTP代理，以及WGET的代理设置。

       对于归档服务，可以选择ArchiveBox或SingleFile CLI。ArchiveBox需先安装Python环境，通过pip安装，初始化服务，支持多种归档方法。SingleFile CLI则提供轻量级的网页打包选项。

       如果需要集中浏览和存储HTML文件，HamsterBase是一个选择，通过Docker容器启动，上传HTML文件进行阅读。

       综上，这些工具和方法可以帮助你有效地管理个人知识和书签，但在使用过程中，可能需要根据具体情况进行适配和调整。