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🔥 个人专栏: 《Linux 系列教程》《c语言教程》
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专栏介绍
专栏名称 | 专栏介绍 |
《C语言》 | 本专栏主要撰写C干货内容和编程技巧，让大家从底层了解C，把更多的知识由抽象到简单通俗易懂。 |
《网络协议》 | 本专栏主要是注重从底层来给大家一步步剖析网络协议的奥秘，一起解密网络协议在运行中协议的基本运行机制！ |
《docker容器精解篇》 | 全面深入解析 docker 容器，从基础到进阶，涵盖原理、操作、实践案例，助您精通 docker。 |
《linux系列》 | 本专栏主要撰写Linux干货内容，从基础到进阶，知识由抽象到简单通俗易懂，帮你从新手小白到扫地僧。 |
《python 系列》 | 本专栏着重撰写Python相关的干货内容与编程技巧，助力大家从底层去认识Python，将更多复杂的知识由抽象转化为简单易懂的内容。 |
《试题库》 | 本专栏主要是发布一些考试和练习题库（涵盖软考、HCIE、HRCE、CCNA等） |
目录
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专栏介绍
系统设计
完整代码
实例
实例
本篇构建一个能加载 Markdown 文件、PDF 文档，并基于这些内容进行问答的个人知识库系统。
系统设计
- 文档加载：支持 Markdown、TXT、PDF 多种格式
- 向量检索：Chroma 持久化存储，支持增量更新
- 引用来源：回答中附带来源文档和片段位置
- 流式输出：逐 Token 显示回答
完整代码
实例
# 文件路径：knowledge_qa.py
# pip install langchain langchain-deepseek langchain-chroma chromadb pypdf
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
import os
from pathlib import Path
from langchain.tools import tool
from langchain.agents import create_agent
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain.messages import HumanMessage
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
class KnowledgeBase:
"""个人知识库管理器"""
def __init__(self, persist_dir: str = "./my_knowledge_db"):
self.persist_dir = persist_dir
self.embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
self.text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=500, chunk_overlap=50,
separators=["\n\n", "\n", "。", "！", "？", ". ", "! ", "? ", " "],
)
self.vector_store = None
self._load_or_create()
def _load_or_create(self):
"""加载已有向量库或创建新的"""
if os.path.exists(self.persist_dir) and os.listdir(self.persist_dir):
self.vector_store = Chroma(
persist_directory=self.persist_dir,
embedding_function=self.embeddings,
)
print(f"已加载向量库：{self.vector_store._collection.count()} 个文档块")
else:
self.vector_store = Chroma(
embedding_function=self.embeddings,
persist_directory=self.persist_dir,
)
print("已创建新的向量库")
def add_file(self, file_path: str) -> int:
"""添加文件到知识库，返回添加的文档块数"""
loader = TextLoader(file_path, encoding="utf-8")
docs = loader.load()
# 添加文件来源元数据
for doc in docs:
doc.metadata["source"] = Path(file_path).name
chunks = self.text_splitter.split_documents(docs)
self.vector_store.add_documents(chunks)
print(f"已添加 {Path(file_path).name}：{len(chunks)} 个文档块")
return len(chunks)
def add_text(self, text: str, source: str = "手动添加") -> int:
"""直接添加文本到知识库"""
chunks = self.text_splitter.create_documents(
[text], metadatas=[{"source": source}]
)
self.vector_store.add_documents(chunks)
return len(chunks)
def search(self, query: str, k: int = 3) -> list:
"""搜索知识库"""
return self.vector_store.similarity_search(query, k=k)
def get_retriever(self):
"""获取检索器"""
return self.vector_store.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
继续 Agent 部分：
实例
# ========== 创建知识库并添加示例数据 ==========
kb = KnowledgeBase("./my_knowledge_db")
# 添加一些示例知识
kb.add_text(
"菜鸟教程 RUNOOB 的 Python3 基础教程包含以下章节："
"1. Python 简介与环境搭建 2. 基本数据类型 3. 运算符与表达式 "
"4. 条件判断 if-else 5. 循环 for/while 6. 函数定义与调用 "
"7. 模块与包 8. 文件操作 9. 异常处理 10. 面向对象编程",
source="Python3 教程大纲"
)
kb.add_text(
"要成为一名优秀的 Python 开发者，建议按以下路线学习："
"第一步，掌握 Python 基础语法（1-2 周）；"
"第二步，学习数据结构和算法基础（2-3 周）；"
"第三步，选择一个方向深入学习（Web 开发/数据分析/AI）；"
"第四步，做 2-3 个实战项目巩固知识。",
source="Python 学习路线"
)
kb.add_text(
"菜鸟教程的在线编程环境支持 Python、JavaScript、Java、C++ 等多种语言。"
"用户无需安装任何软件，打开浏览器即可编写和运行代码。"
"在线环境还支持代码高亮、自动补全和错误提示功能。",
source="在线编程环境说明"
)
# ========== 创建 RAG Agent ==========
@tool
def search_knowledge(query: str) -> str:
"""在个人知识库中搜索相关信息。搜索时使用完整的问题或关键短语。
Args:
query: 搜索问题或关键短语
"""
docs = kb.search(query, k=3)
if not docs:
return "知识库中未找到相关信息。"
results = []
for i, doc in enumerate(docs, 1):
source = doc.metadata.get("source", "未知来源")
content = doc.page_content[:200]
results.append(f"[{i}] 来源：{source}\n{content}")
return "\n\n---\n\n".join(results)
model = init_chat_model("deepseek:deepseek-v4-flash", temperature=0)
agent = create_agent(
model=model,
tools=[search_knowledge],
system_prompt="""你是个人知识库助手。
## 规则
1. 所有问题必须先用 search_knowledge 工具检索知识库
2. 回答时注明信息来源（文档名称）
3. 如果知识库中没有相关内容，如实告知
4. 回答要结构化，使用数字列表或分段""",
)
# ========== 测试 ==========
def ask(question: str):
"""提问并流式显示回答"""
print(f"\n{'='*60}")
print(f"Q: {question}")
print(f"{'='*60}")
result = agent.invoke({
"messages": [HumanMessage(content=question)]
})
# 显示检索到的内容
for msg in result["messages"]:
if msg.type == "tool":
print(f"\n[检索到的内容]")
print(msg.content[:300])
print(f"\n[回答]")
print(result["messages"][-1].content)
ask("Python3 基础教程包含哪些章节？")
ask("如何规划 Python 学习路线？")
ask("菜鸟教程的在线编程环境支持哪些功能？")
运行结果：
============================================================ Q: Python3 基础教程包含哪些章节？ ============================================================ [检索到的内容] [1] 来源：Python3 教程大纲 菜鸟教程 RUNOOB 的 Python3 基础教程包含以下章节：... [回答] Python3 基础教程包含以下章节（来源：Python3 教程大纲）： 1. Python 简介与环境搭建 2. 基本数据类型 3. 运算符与表达式 ... ============================================================ Q: 如何规划 Python 学习路线？ ============================================================ [回答] 根据知识库中的 Python 学习路线建议（来源：Python 学习路线）： 第一步：掌握基础语法（1-2 周） 第二步：学习数据结构和算法（2-3 周） 第三步：选择方向深入学习（Web/数据分析/AI） 第四步：做 2-3 个实战项目巩固
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