# pkb

**Repository Path**: lzdn/pkb

## Basic Information

- **Project Name**: pkb
- **Description**: 使用本地模型，llamaindex，fastapi开发的个人知识库
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-03-13
- **Last Updated**: 2025-03-13

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

## 介绍

> **PKB**  个人知识库

**PBK** 是个人知识库系统，通过对用户上传的文档进行解析后向量化存储，当接收到用户的问答请求时，通过查询获得文档的高关联性段落，
然后将问题和查询到的内容组成提示词，让大模型进行推理回答。

## 功能

核心功能如下:

- 文档管理
- 智能问答

## 流程

![architecture](images/flow.png)

## 系统图

![architecture](images/index.png)

## 开发过程
```
感谢大模型，DeepSeek完成了95%以上的代码，提示词主要包括了描述系统功能，技术栈，要做的事情描述越详细回答质量越高。
提示词如下：
1.生成一个RAG个人知识库系统的代码，功能包含上传文档，图片，智能问答，推荐使用ollama、llamaindex、fastapi等技术栈实现，代码包含python后端+前端页面
2.这两行报错，没有引入包
from llama_index.embeddings.ollama import OllamaEmbedding
from llama_index.llms.ollama import Ollama
3.启动提示FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'E:/python_workspace/pkb/vector_store/docstore.json'
4.当上传了一个文件后，停止服务后，再次启动服务报错ValueError: One of nodes, objects, or index_struct must be provided.对应的代码报错行是return VectorStoreIndex(storage_context=storage_context)
5.提示 ERROR: No matching distribution found for schedule
6.将页面的布局做一些优化，建议分为左右块，左侧大概30%，左侧展示文件上传和文件列表模块，右侧分为上下两部分，上面是一个问答的交互对话框，下面为问答记录的列，如果有必要请对前端页面、后端接口进行调整，页面可以适当做一些美化，色彩尽量简洁明了
7.按照扩展建议修改完后，前端页面代码整理后再提供一下
8.如果文件列表有历史数据，点击删除按钮没有反应，需要怎么解决
9.如下几行代码报错，需要调整
'success': var(--success-color),
                'error': var(--error-color),
                'loading': var(--primary-color)
10.智能问答框加上垂直滚动条
11.将智能问答的输出改为流式输出，对应的前后端代码分别怎么修改
12.修改完之后的完整的index.html应该是怎样的
13.如何提升本地模型响应速度
```

## 本地启动
- 创建conda环境
```
conda create -n pkb python=3.10
```
- 导入依赖
```
pip install -r requirements.txt
```
- 导出依赖包
```
pip freeze > requirements.txt
```