Personal Knowledge Base

个人知识库技能

本技能提供基于RAG（检索增强生成）和文本向量化技术的个人知识库管理能力。

何时使用

当用户表达以下意图时，使用此技能：

1. 创建新知识库：「创建知识库abc」或「创建知识库abc，文本块长度为200」
2. 保存文件到知识库：「把文件xxx保存到我的知识库aabb」
3. 更新知识库文件：「在知识库abc中更新xxx文件」
4. 在知识库中查询知识或信息：「查知识库aabb：xxx」
5. 列举知识库：「当前我有哪些知识库」
6. 列举知识库文件：「知识库aabb下有哪些文件」
7. 删除知识库文件：「删除知识库aabb下的xx文件」
8. 查询文本块：「查看知识库aabb中xx文件的第n个文本块内容」

配置文件

技能目录下的 config.txt 文件包含大部分配置参数。

ZHIPUAI_API_KEY 配置方式

推荐方式：通过环境变量配置（优先级更高）

# Windows PowerShell
$env:ZHIPUAI_API_KEY="your-api-key-here"

# Windows CMD
set ZHIPUAI_API_KEY=your-api-key-here

# Linux/Mac
export ZHIPUAI_API_KEY="your-api-key-here"

备选方式：在 config.txt 中配置（向后兼容）

ZHIPUAI_API_KEY=your-api-key-here

优先级：环境变量 > config.txt

注意：出于安全考虑，推荐使用环境变量方式配置 API Key，避免敏感信息明文保存在配置文件中。

其他配置项说明

支持的文件格式

• 文本文件 (.txt)
• PDF文件 (.pdf)
• Word文档 (.doc, .docx)
• Markdown文件 (.md, .markdown)
• PowerPoint演示文稿 (.ppt, .pptx)

目录结构要求

知识库目录应按以下结构组织：

知识库根目录/
└── {知识库名称}/
    ├── sourcefiles/    # 原始文件存储目录
    └── vectordb/       # 向量数据库存储目录
        ├── faiss_index.bin
        ├── faiss_metadata.pkl
        └── kb_metadata.pkl    # 知识库元数据（包含文本块大小）

使用方法

1. 创建新知识库

当用户表示「创建知识库abc」时：

1. 解析知识库名称（如abc）
2. 在知识库根目录下创建 abc 目录
3. 在 abc 目录下创建 sourcefiles 和 vectordb 子目录
4. 在 vectordb 目录下生成空的向量库和索引文件
5. 保存文本块大小元数据（若用户指定了文本块长度则使用该值，否则使用config.txt中的DEFAULT_CHUNK_SIZE）
6. 重叠大小自动计算为：文本块大小 × 10%

使用示例：

from scripts.knowledge_base_manager import KnowledgeBaseManager

# 创建知识库，指定文本块大小为500
result = KnowledgeBaseManager.create_knowledge_base(
    knowledge_base_name="abc",
    workspace_root="d:/Nancy/MyWork/WorkBuddyWorkSpace/MyKnowledgeBase",
    chunk_size=500  # 可选，不指定则使用config.txt中的DEFAULT_CHUNK_SIZE
)
print(result)
# 输出: {'success': True, 'message': "成功创建知识库 'abc'，文本块大小: 500", ...}

2. 保存文件到知识库

当用户表示「把文件（上传的文件或指定路径的文件）保存到我的知识库aabb」时：

1. 检查知识库是否存在，若不存在返回「知识库不存在，请先创建」
2. 找到工作区知识库根目录的/aabb 子目录
3. 确保 sourcefiles 目录存在（如不存在则创建）
4. 检查文件是否已存在于sourcefiles目录中：
   • 如果文件已存在，返回「文件已经存在」，不执行后续向量化操作
5. 复制原始文件到sourcefiles目录
6. 从知识库的元数据中读取文本块大小
7. 使用文本块大小进行文本分割（重叠大小 = 文本块大小 × 10%）
8. 将文本内容分割切块、向量化，存储到vectordb目录

使用示例：

from scripts.knowledge_base_manager import create_knowledge_base_manager

# 创建知识库管理器
manager = create_knowledge_base_manager(
    knowledge_base_name="aabb",
    workspace_root="d:/Nancy/MyWork/WorkBuddyWorkSpace/MyKnowledgeBase"
)

# 添加文件到知识库
result = manager.add_file_to_knowledge_base("path/to/file.pdf")
print(result)

3. 更新知识库中的文件

当用户表示「在知识库abc中更新xxx文件」时：

1. 检查知识库是否存在，若不存在返回「知识库不存在，请先创建」
2. 检查知识库中是否存在该文件，若不存在返回「知识库中不存在该文件」
3. 删除该文件的源文件（sourcefiles目录下）
4. 删除该文件在向量库中的所有文本块
5. 将新文件添加到知识库

使用示例：

from scripts.knowledge_base_manager import create_knowledge_base_manager

manager = create_knowledge_base_manager(
    knowledge_base_name="abc",
    workspace_root="d:/Nancy/MyWork/WorkBuddyWorkSpace/MyKnowledgeBase"
)

# 更新文件
result = manager.update_file_in_knowledge_base("path/to/new_file.pdf")
print(result)

4. 检索并回答问题

当用户表示「查知识库aabb：xxx」时：

1. 创建指定知识库（aabb）的向量数据库管理器
2. 将问题xxx向量化
3. 在向量库中检索与问题最相似的文本片段
4. 用检索到的内容,结合用户的问题，进行理解和思考，然后合理组织语言，回答用户的问题

使用示例：

# 查询知识库
result = manager.answer_question("xxx")
print(result["answer"])
print(result["source_files"])

5. 列举知识库

当用户表示「当前我有哪些知识库」时：

1. 检查知识库根目录
2. 返回所有知识库列表（每个知识库包含：名称、文件数量、文本块大小、简单描述）

使用示例：

from scripts.knowledge_base_manager import KnowledgeBaseCatalog

catalog = KnowledgeBaseCatalog()
# 获取简要列表
kb_list = catalog.list_knowledge_bases()
print(kb_list)

# 获取详细信息
kb_list_detailed = catalog.list_knowledge_bases_detailed()
for kb in kb_list_detailed:
    print(f"知识库: {kb['name']}, 文件数: {kb['file_count']}, 文本块大小: {kb['chunk_size']}, 描述: {kb['description']}")

6. 列举知识库下的文件

当用户表示「知识库aabb下有哪些文件」时：

1. 创建指定知识库的向量数据库管理器
2. 从向量库的元数据中获取所有文件的名称和相关信息
3. 返回文件列表（每个文件包含：文件名、文本块数量、导入日期时间）

使用示例：

manager = create_knowledge_base_manager("aabb")
files = manager.list_files_in_knowledge_base()
for f in files:
    print(f"文件: {f['filename']}, 文本块数: {f['chunk_count']}, 导入时间: {f['import_time']}")

7. 删除知识库下的某个文件

当用户表示「删除知识库aabb下的xx文件」时：

1. 创建指定知识库的向量数据库管理器
2. 检查vectordb目录下的向量库中是否存在该文件的文本块
3. 如果存在，删除向量库中该文件相关的所有文本块
4. 删除sourcefiles目录下的原始文件
5. 如果向量库中没有这个文件，返回「aabb知识库中不存在这个文件」

使用示例：

result = manager.remove_file_from_knowledge_base("xx.pdf")
print(result)

8. 查询指定文本块内容

当用户表示「查看知识库aabb中xx文件的第n个文本块内容」时：

1. 创建指定知识库（aabb）的向量数据库管理器
2. 检查vectordb目录下的向量库元数据中是否存在该文件
3. 如果文件存在，获取该文件的第n个文本块内容
4. 返回文本块内容，如果索引超出范围则返回错误提示

使用示例：

# 查询指定文件的第3个文本块
result = manager.get_chunk_by_index("xx.pdf", 3)
print(result["content"])  # 文本块内容
print(result["total_chunks"])  # 文件总文本块数

配置参数

以下参数可在创建KnowledgeBaseManager时配置：

注意：

• 文本块重叠大小会在运行时自动计算：chunk_overlap = int(chunk_size * 0.1)
• 每个知识库可以有不同的文本块大小设置，存储在知识库的元数据文件中

依赖要求

• Python 3.8+
• faiss-cpu
• langchain
• langchain-community
• langchain-text-splitters
• pypdf
• python-docx
• python-pptx (支持PPT文件)
• docx2txt (用于Word文档解析)
• zhipuai (智谱AI SDK，可选)

安装依赖：

pip install faiss-cpu langchain langchain-community langchain-text-splitters pypdf python-docx python-pptx markdown zhipuai docx2txt

注意事项

1. 文件去重：通过文件哈希值判断文件是否已存在于向量库中，避免重复向量化
2. 文本分割：使用RecursiveCharacterTextSplitter进行智能文本分块，支持中英文混合场景
3. 相似度过滤：检索结果会根据相似度阈值进行过滤，确保返回内容相关性
4. 向量库重建：删除文件时会重建FAISS索引，确保数据一致性
5. 知识库元数据：每个知识库独立保存文本块大小设置，确保文件分割一致性
6. 知识库存在性检查：创建管理器时会自动检查知识库是否存在，不存在则抛出异常