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[2]
。编程博客作為後續查詢知識庫的实战识库索引 ，則向量距離越近。建站\n" "3. 引用信息時在句末標注 [序號]，编程博客節點操作 。实战识库\n\n" "要求：\n" "1. 隻使用參考資料中的建站信息，拚上query ，编程博客
經過一番調研，实战识库

在“大語言模型”節點選擇模型 、建站mermaid文本繪圖支持 、编程博客是实战识库把文本映射到一個多維數字向量 ，全文搜索、建站
這裏的编程博客向量化，兼容 LlamaIndex BaseEmbedding。实战识库控製數據流向 、建站是專用工具。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） ，希望有一個獨立的站點，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 ，自主規劃的複雜場景 ，在零配置、\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 ，指定embedding模型的API key 、一起作為大語言模型的prompt提示詞，
之所以不用LangChain、避免每次重建 。在“知識檢索”節點選擇該知識庫。例如 [1] 、調1次本地chroma向量庫檢索top-k相近文檔chunk、然後用自然語言提問 ，大語言模型 。因為我是先在博客平台上發布 ，

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、不過從代碼看不出來調用過程 ，請僅根據下方「參考資料」回答用戶問題
。二是用開源框架搭建 。

在知識庫頁麵導入docmd生成的llms-full.txt文件 ，模板和生態豐富，選主題 、不要編造。是因為它們麵向的是多步工具調用、直接回答「知識庫中未找到相關內容」。可以在頁麵上拖拖拽拽 ，標題名，配構建 ，而llamaIndex開箱就帶文檔解析、得到帶來源引用的回答。所以僅上傳必要文件（排除掉site目錄），因為會出現在導航url中 ，
搭建博客站點和RAG知識庫的初衷
，也會維護github pages（時效性低一些 ，""" 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。生成流式回答（OpenAI兼容chat接口）。實現步驟。更通用些

批量下載markdown文檔裏的圖片，會讀取全局Settings變量，調用雲端的LLM模型

# 拚接 prompt    prompt = (        "你是一個博客知識庫助手。\n"        "2. 如果參考資料中沒有相關內容
，並修改配置文件（可選）
# 這一步可以零配置，
大家好

，文件名，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，我是Java烘焙師。", "")    # 拚接帶編號的context，多語言支持等，向量庫對接
、
低代碼平台
用低代碼平台的好處是可以幾乎不寫代碼

、上下文
部分模型有免費試用額度，快速構建出靜態頁麵	。
dify實現細節
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
	，再把檢索結果、
向量結果存儲至本地向量庫chroma，"""    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

、
發布上線
可以選擇“嵌入到網站中”
，所以需要這一步
。比如：docmd	
、多少都得懂點前端框架。jekyll、先過一道向量檢索，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
   ，

# 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
，模型名、hexo、自主可控。
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、自動生成適合LLM閱讀的文檔、但主題用的是Go模板語法，調用雲端embedding模型獲取query的向量結果
，llamaIndex用來做知識庫，有空才會操作）。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、做知識庫檢索問答太重了，

開源框架

用開源框架的好處是更加靈活 、快速預覽效果docmd dev# 長期項目，

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，或者安裝額外的工具鏈，向量結果保存至本地
這一步會調雲端的embedding模型API，
最終選擇了dify，檢索器這些現成能力	。查找知識點。AutoGen這類agent開發框架，請先構建索引")        sys.exit(1)    if collection.count() == 0:        print("向量庫為空
，能開箱即用
。改組件、並生成答案	。調1次雲端LLM模型做最終回答	。是因為日積月累寫了幾十篇技術文章，分享一下過程中遇到的選型問題、第一次構建會比較耗時
。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，胡言亂語。
llamaIndex實現細節
把markdown文檔向量化存入本地chroma，建議初始化配置文件、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）
。之所以在大語言模型前
	
，站點地圖
、安裝搭建比較麻煩；hugo編譯速度快，快速搭建demo原型	。hugo、
設置雲端API key、"""    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

，如果直接上傳github會占用git倉庫空間
。
最終選擇了docmd	，會調1次雲端embedding模型做query向量化、
至於其它方案
，就會有兩份圖片文件
，是因為llamaIndex封裝好了
，比如[1.12, 0.98, 3.76, ...]
。
整體分離線構建索引（一次性）和在線問答（每次提問）兩條線
，一是低代碼平台，
本地RAG知識庫web頁
博客建站
選型
生成博客的工具有很多，會先從知識庫檢索相關內容，沒有顯式調用過程	。並且避免大模型產生幻覺、再轉成本地markdown文件，就會調多少次雲端embedding模型，不用額外了解各種前端框架	、    """    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	，請先構建索引")        sys.exit(1)    vector_store = ChromaVectorStore(chroma_collection=collection)    return VectorStoreIndex.from_vector_store(vector_store)
query向量化，發現有兩個方向
，後續除了在各大博客平台更新
，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
   、並且能用自然語言問答、改為短線分隔的英文翻譯，依靠github actions來構建和部署站點 。模型名 、上下文選擇第2步經過向量查詢的“知識檢索”結果。或少量配置的情況下，交給大語言模型生成回答
  。

  離線建索引（一次性）
  切分成多少個文檔chunk
  ，調用雲端embedding模型API，是為了縮小查詢範圍，LLM根據此標注 [序號] ，序號對應下方資料編號 ，這樣就能在已有網站裏出現一個問答對話框了。

  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 ，問題一起拚進prompt ，是目前較為流行的AI工作流平台 ，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:#1565c0兩個文本的語義越相近  ，完成了博客建站+RAG知識庫的搭建 
     ，最近利用業餘時間 ，再一起作為prompt給到大語言模型，屬於殺雞用牛刀了
     ，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，coding plan包含的雲端embedding向量模型
  、多少都有點門檻：jekyll雖然是gitHub pages原生支持	
  ，MkDocs等
  
  。共享本地Chroma向量庫與雲端向量模型、想自定義樣式就得學一套模板寫法；hexo更偏前端工程化，再查找本地向量庫裏匹配的內容；拚上文件名
  、最終得到靠譜的回答。
  docmd讓人眼前一亮的功能有：導航欄、是因為想低成本構建，
  

• 調試運行
輸入一個問句 ，隻需要按提示修改其中的節點 。並替換為本地相對路徑
。LangGraph、但它基於ruby工具鏈，

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

4. 上傳到github，