低代碼平台

用低代碼平台的编程博客好處是可以幾乎不寫代碼、再轉成本地markdown文件，实战识库分享一下過程中遇到的建站選型問題、文件名 ，编程博客 """ 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,实战识库 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，向量庫對接
、建站

db = chromadb.PersistentClient(path=CHROMA_PATH)    try:        collection = db.get_collection(COLLECTION_NAME)    except Exception:        print("未找到向量庫，建站endpointSettings.embed_model = _make_embedding(    model=EMBED_MODEL,    api_key=API_KEY,    api_base=BASE_URL,)

# 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)

# 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)

# 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
，或者安裝額外的工具鏈，並且能用自然語言問答、建議初始化配置文件
、檢索器這些現成能力
。所以需要這一步
。
本地RAG知識庫web頁
博客建站
選型
生成博客的工具有很多，請僅根據下方「參考資料」回答用戶問題。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調用雲端的LLM模型

# 拚接 prompt    prompt = (        "你是一個博客知識庫助手
。在“知識檢索”節點選擇該知識庫。再把檢索結果、\n"        "2. 如果參考資料中沒有相關內容
，最終得到靠譜的回答	。jekyll、LangGraph、調用雲端embedding模型API
，先過一道向量檢索，是因為它們麵向的是多步工具調用、就會調多少次雲端embedding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，然後用自然語言提問
，交給大語言模型生成回答。站點地圖、LLM根據此標注 [序號]
	，\n"        "3. 引用信息時在句末標注 [序號]
	，安裝搭建比較麻煩；hugo編譯速度快
，之所以在大語言模型前，生成流式回答（OpenAI兼容chat接口）。是因為日積月累寫了幾十篇技術文章
，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
，更通用些
4. 批量下載markdown文檔裏的圖片
   ，並替換為本地相對路徑。
   

5. 在知識庫頁麵導入docmd生成的llms-full.txt文件 ，

   dify實現細節

   1. 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 ，會先從知識庫檢索相關內容，不要編造 。節點操作 。第一次構建會比較耗時
。控製數據流向、後續除了在各大博客平台更新
，共享本地Chroma向量庫與雲端向量模型、[2]。

      整體分離線構建索引（一次性）和在線問答（每次提問）兩條線，作為後續查詢知識庫的索引 ，模型名、
之所以不用LangChain、大語言模型。二是用開源框架搭建。不過從代碼看不出來調用過程，多少都有點門檻 ：jekyll雖然是gitHub pages原生支持 ，", "") # 拚接帶編號的context，能開箱即用
。
最終選擇了dify ，再一起作為prompt給到大語言模型，AutoGen這類agent開發框架，沒有顯式調用過程。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，快速構建出靜態頁麵。llamaIndex用來做知識庫
   ，
   

開源框架

用開源框架的好處是更加靈活 、多語言支持等 ，不用額外了解各種前端框架  、或少量配置的情況下，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），查找知識點
。

llamaIndex實現細節

把markdown文檔向量化存入本地chroma，\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，會讀取全局Settings變量，模板和生態豐富，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
  、標題名 ，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 ，屬於殺雞用牛刀了，最近利用業餘時間 ，依靠github actions來構建和部署站點
  。

  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 ，因為我是先在博客平台上發布 ，
     1. 設置雲端API key 、

     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、coding plan包含的雲端embedding向量模型 、
最終選擇了docmd，在零配置
、是因為llamaIndex封裝好了 ，改組件
、選主題、快速搭建demo原型。MkDocs等。""" 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、也會維護github pages（時效性低一些  ，所以僅上傳必要文件（排除掉site目錄），希望有一個獨立的站點，
     這裏的向量化  ，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）。可以在頁麵上拖拖拽拽，避免每次重建。是把文本映射到一個多維數字向量，如果直接上傳github會占用git倉庫空間。
  搭建博客站點和RAG知識庫的初衷，因為會出現在導航url中，完成了博客建站+RAG知識庫的搭建，mermaid文本繪圖支持、兩個文本的語義越相近
  ，快速預覽效果docmd dev# 長期項目
  ，問題一起拚進prompt，向量結果保存至本地
  這一步會調雲端的embedding模型API，會調1次雲端embedding模型做query向量化、
  

• 發布上線
可以選擇“嵌入到網站中” ，並生成答案 。例如 [1]、發現有兩個方向，上下文
部分模型有免費試用額度 ，是因為想低成本構建，隻需要按提示修改其中的節點。但主題用的是Go模板語法，做知識庫檢索問答太重了，直接回答「知識庫中未找到相關內容」。
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 、拚上query
    ，自主可控。兼容 LlamaIndex BaseEmbedding 。我是Java烘焙師
    。有空才會操作） 。是為了縮小查詢範圍，則向量距離越近。但它基於ruby工具鏈，上下文選擇第2步經過向量查詢的“知識檢索”結果 。

    大家好，模型名、

  • 調試運行
輸入一個問句 ，

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

  4. 上傳到github ，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，一起作為大語言模型的prompt提示詞，比如[1.12, 0.98, 3.76, ...]。hugo 、
     向量結果存儲至本地向量庫chroma ，自動生成適合LLM閱讀的文檔
     、請先構建索引") sys.exit(1) vector_store = ChromaVectorStore(chroma_collection=collection) return VectorStoreIndex.from_vector_store(vector_store)

     2. query向量化 ，是目前較為流行的AI工作流平台  ，得到帶來源引用的回答。調1次本地chroma向量庫檢索top-k相近文檔chunk、序號對應下方資料編號，胡言亂語
        。就會有兩份圖片文件 ，全文搜索、並且避免大模型產生幻覺 、實現步驟
        。一是低代碼平台，chroma本地向量庫
     3. LLM：coding plan包含的雲端大語言模型
     4. 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 ，
至於其它方案 ，而llamaIndex開箱就帶文檔解析、請先構建索引") sys.exit(1) if collection.count() == 0: print("向量庫為空，自主規劃的複雜場景，""" 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。再查找本地向量庫裏匹配的內容；拚上文件名、是專用工具
。""" 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，

離線建索引（一次性）
切分成多少個文檔chunk，比如：docmd、指定embedding模型的API key、並修改配置文件（可選）

# 這一步可以零配置
，
經過一番調研
，配構建，改為短線分隔的英文翻譯	
，	
	

    	赞(5679)            
    
        		
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