需结合数据采集、结构化存储、向量检索与大模型交互：一、部署ChromaDB或Qdrant向量数据库并配置HNSW索引；二、用PyMuPDF解析文档，按语义切片并添加元数据；三、调用text-embedding-3-small或BGE-M3生成向量并入库；四、构建RAG管道，检索top-k片段后拼接提示词调用Phi-3或Claude-3；五、用Streamlit搭建含上传、对话、溯源功能的前端界面。
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如果您希望利用AI技术构建一个属于自己的个人知识库，并实现信息整理与智能问答功能，则需要结合数据采集、结构化存储、向量检索与大模型交互等环节。以下是搭建该系统的具体步骤：
一、选择并部署本地或云端向量数据库
向量数据库用于存储文档切片后的嵌入向量，支撑后续语义检索。它决定了知识召回的准确性和响应速度。
1、在本地安装ChromaDB：执行pip install chromadb后，运行Python脚本启动轻量级服务。
2、若需高并发支持，可部署Qdrant：下载官方Docker镜像，通过docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant启动服务。
3、创建集合时指定向量维度（如text-embedding-3-small输出为1536维），并启用HNSW索引以加速近邻搜索。
二、文档解析与文本切片
原始资料（PDF、Markdown、网页HTML等）需转换为纯文本并合理分段，确保每段语义完整且长度可控，避免跨主题断裂。
1、使用PyMuPDF解析PDF：提取文字时保留标题层级，跳过页眉页脚区域。
2、对长文本按标点与语义边界切片：优先在句号、换行符、#标题后截断，单段长度控制在200–500字符。
3、为每段添加元数据标签：包括来源文件名、章节标题、时间戳，便于后续过滤与溯源。
三、嵌入模型调用与向量化入库
将切片后的文本送入嵌入模型生成固定长度向量，再写入向量数据库，构成可检索的知识底座。
1、调用OpenAI text-embedding-3-small API：构造JSON请求体，批量提交最多128段文本。
2、若使用本地模型，加载BGE-M3：通过sentence-transformers加载，设置normalize_embeddings=True。
3、插入向量时同步写入原文片段及元数据，确保向量ID与文本ID严格一一对应，防止检索错位。
四、构建RAG问答管道
RAG（检索增强生成）机制通过先检索再生成的方式，使大模型回答基于您私有知识，而非仅依赖其训练数据。
1、用户提问时，先用相同嵌入模型将问题转为向量，在向量库中检索top-k（通常设为3–5）最相关文本段。
2、将检索结果拼接为上下文，插入提示词模板：“根据以下资料回答问题：{context}。问题：{query}。”
3、调用本地Ollama中的Phi-3或云端Claude-3-haiku，关闭温度参数（temperature=0）以保障答案稳定性。
五、搭建前端交互界面
提供直观操作入口，使非技术人员也能上传文档、发起提问、查看溯源依据。
1、使用Streamlit快速搭建Web界面：运行streamlit run app.py即可启动本地服务。
2、界面包含三个核心区域：左侧文件拖拽上传区、中部对话输入框、右侧带引用标记的回答展示区。
3、每条回答末尾自动追加来源标识，格式为“[来源：《XX笔记》第3节]”，点击可展开对应原文段落。
