1.在 Rainbond 上使用在线知识库系统zyplayer-doc
2.掌控自己的知识内容：使用 Obsidian 打造个人知识管理系统（三）：必备插件安装
3.个人知识库管理工具搭建
4.深入 Dify 源码，洞察 Dify RAG 核心机制
5.一文带你了解RAG(检索增强生成) | 概念理论介绍+ 代码实操（含源码）
6.开源知识库管理系统：全文档预览及全文检索

在 Rainbond 上使用在线知识库系统zyplayer-doc

       zyplayer-doc 是库源一款适合企业和个人使用的WIKI知识库管理工具，提供在线化的码知知识库管理功能，专为私有化部署而设计，识库最大程度上保证企业或个人的源码数据安全，可以完全以内网的知识视频图片播放源码方式来部署使用它。

       当然也可以将其作为企业产品的库源说明文档来使用，支持一键将整个空间的码知内容开放到互联网，并提供有不同风格的识库开放文档页样式可供选择，省去您为了产品的源码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 的知识两种方式，使用 Rainbond 开源应用商店一键部署和通过源代码部署。库源

       部署 zyplayer-doc 安装 Rainbond

       Rainbond 是码知一个云原生应用管理平台，使用简单，识库不需要懂容器、源码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 是公共卫生 源码由 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/」。

掌控自己的内容：使用 Obsidian 打造个人知识管理系统（三）：必备插件安装

       继续你的知识管理之旅，让我们深入探讨如何在Obsidian中安装和利用关键插件，让你的个人知识库更加强大。首先，确保Obsidian处于非安全模式，然后进入插件安装界面，如下所示。

       附件管理插件

       为了轻松管理外部文件，附件管理插件允许你直接复制并整合和各类文件到指定文件夹，配置过程直观明了，js 图表案例源码如图所示。

       File Tree Alternative Plugin

       Obsidian默认的文件浏览器可能不支持显示所有文件类型，File Tree Alternative插件就派上用场了，它可以显示隐藏的Word或Excel文件，如图所示，即使你对显示与否有严格要求，也可选择安装。

       File Explorer Note Count

       这个插件为文件浏览器添加了笔记数量计数功能，安装后，你的笔记管理将更加有序，如图呈现。

       Quiet Outline

       安装Quiet Outline后，大纲视图将更加清晰，让你对笔记结构一目了然，如图所示。

       Editing Toolbar

       编辑器工具栏插件增添了更多编辑便利，安装后，编辑体验提升，如图所示。

       Image Toolkit

       浏览插件让你在编辑时能轻松预览和操作，安装后，编辑工作更顺畅，如图可见。

       Annotator

       PDF注释爱好者可以借助Annotator，安装后，注释功能强大，只需在笔记源码中添加特定标记，如图所示。

       Link Embed

       Link Embed允许你将超链接无缝嵌入笔记，提升阅读效率，如图所示。

       Local Rest API

       配合浏览器插件，你可以轻松将网页内容导入笔记，快表 网站 源码只需设置对应Key，如图所示。

       通过以上插件的安装和配置，你的Obsidian知识管理系统将更加完善。要想了解更多搭建个人笔记库的详细步骤，持续关注我们的知乎专栏，解锁更多实用技巧。

个人知识库管理工具搭建

       搭建个人知识库管理工具，尤其是集成开源本地服务时，需要考虑到系统兼容性与便捷性。对于办公环境中常见的Windows系统，使用Ubuntu+Docker的组合能实现高效且灵活的虚拟化解决方案。首先，从Ubuntu官方网站下载并安装Multipass，选择Hyper-V作为虚拟化Backend。在安装完毕后，通过命令行创建Ubuntu虚拟机时，使用--cloud-init参数配置DNS，确保网络环境的稳定。

       在Ubuntu虚拟机中，可以通过Docker安装各类本地服务。例如，启动Ubuntu默认的DNS配置可能存在问题，此时需要手动修改/etc/resolv.conf文件，将nameserver设置为8.8.8.8以确保DNS解析正常。

       在知识库管理方面，使用linkding进行标签管理是一个可行的选择，尽管它不支持分类管理。通过特殊命名的标签可以模拟分类功能，实现对知识内容的整理与归类。

       为实现书签管理，通过RESTful API同步Raindrop书签，使用linkding的传奇 源码 带资源标签管理功能可以有效组织和搜索书签信息。

       Docker安装方面，采用Docker Compose部署各类服务，简化了服务配置与管理流程。对于需要编译安装的软件，首先确保安装了Python 3.以上、NodeJS与NPM，以及Miniconda作为Python环境管理工具。下载源码后，编译静态资源文件，进行初始化配置以开启服务。

       Markdown编写工具HedgeDoc提供了便捷的操作体验，通过Docker Compose部署后，还需对请求加上Header信息，确保JS、CSS等文件的正常加载。

       面对页面/文件归档的需求，考虑使用ArchiveBox或SingleFile CLI等工具。ArchiveBox支持多种归档方法，如SingleFile、WGET、Chrome PDF等，适用于不同场景下的网页保存。而SingleFile CLI提供了一种更轻量级的解决方案，将网页打包成单个HTML文件，满足基本的归档需求。对于需要代理访问的情况，通过安装Privoxy，可以将SOCKS4/SOCKS5代理转换为HTTP代理，配置等效于全局HTTP/HTTPS代理，以适应办公环境中的网络环境。

       如果需求包括集中浏览归档的页面，HamsterBase提供了一个解决方案，通过Docker容器启动服务，支持上传HTML文件进行存储和阅读。

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。

一文带你了解RAG(检索增强生成) | 概念理论介绍+ 代码实操（含源码）

       检索增强生成（RAG）的概念理论与实践，旨在通过将大模型与外部知识源结合，弥补常识与专有数据之间的差距，提升模型生成的准确性和上下文相关性，同时减少模型的幻觉倾向。RAG的引入，为应对大规模语言模型在处理特定领域或最新知识时的局限性提供了有效解决方案。通过集成检索模块与生成模型，RAG允许大模型在外部知识库的支持下，生成更准确、符合上下文的答案。本文将从概念理论出发，深入解析RAG的工作原理，并通过实例演示如何利用LangChain、OpenAI语言模型与Weaviate矢量数据库实现一个简单的RAG管道。

       RAG的实现主要基于三个关键步骤：检索、增强和生成。首先，系统根据用户请求从外部知识库中检索相关上下文，通过嵌入模型将查询和检索结果嵌入到同一向量空间，利用相似性搜索返回最匹配的上下文。接着，这些上下文与用户查询结合，填充到提示模板中，以增强模型的输入。最后，更新后的提示被馈送到大模型，生成最终答案。

       为了实践RAG，本文提供了具体的实现步骤，包括环境准备、数据处理（如加载、分块和向量数据库填充），以及使用LangChain、OpenAI和Weaviate构建RAG管道。通过这些步骤，读者可以了解如何在Python中集成这些工具，实现一个功能完善的RAG系统。此外，本文还推荐了一些相关研究文献，为读者提供进一步的探索方向，涵盖大模型的性能优化、新技术在问答系统中的应用以及跨文档语言建模等方面。

       总的来说，RAG通过整合外部知识源与大模型，不仅增强了模型在特定领域或新知识情境下的表现，还简化了知识更新与维护的过程，为自然语言处理领域的研究与应用带来了新的可能性。随着技术的不断演进，RAG的应用场景将更加广泛，对提升语言模型的实用性和可靠性具有重要意义。

开源知识库管理系统：全文档预览及全文检索

       开源知识库管理系统：全文档预览和全文检索功能概览

       四个月前，我发起了一项名为《知识文档存储及分享下载系统》的开源项目，旨在解决团队内部文档管理与检索的问题。该项目专注于存储和分享各类文档，如PPT、PDF和Word，以及提供快速搜索功能，帮助团队成员高效查找所需资料。

       经过开发和优化，项目已经实现了主要核心功能，包括:

       全文检索：支持文档标题和内容的精确搜索，以及关键字的全局查找。

       文档预览：直接展示PDF、Word和等格式的文档，可查看文件基本信息，如名称、大小和上传时间。

       互动功能：用户可以对文档进行收藏和评论，管理员则拥有删除评论的权限。

       文档管理：支持分类和标签功能，便于用户分类浏览。

       新功能亮点：搜索热榜和文件查看热榜，展示最受关注的内容。

       技术方面，前端采用Vue、vue-router等技术，后端依托SpringBoot 2.4.5、MongoDB、ElasticSearch和Redis。关于技术方案和未来规划，我将在我的博客jiaruiblog.com上进行详细分享。

       要体验这个知识库系统，你可以访问以下链接：

       首页：全文档 - 东半球最好用的知识库

       管理地址：全文档 - 东半球最好用的知识库

       初始账户：用户名admin，密码admin

       源代码在GitHub上供您参考：

       Vue前端：github.com/Jarrettluo/a...

       Java后端：github.com/Jarrettluo/d...

       期待您的反馈和参与，一起打造更完善的文档管理工具。

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。