搭建本地基于Open Ai 的数据库

方案概述

1.数据预处理：解析本地 Markdown 文件，提取文本内容并进行清洗。
2.向量化索引：使用 AI 模型（如文本嵌入模型）将文本内容转化为向量，存储到向量数据库（如 Chroma、Faiss 或 Milvus）。
3.搜索接口：通过用户输入的自然语言查询，生成查询向量并与索引库中的向量进行相似度匹配，返回最相关的文档或段落。

步骤实现

1. 安装必要的工具和库

Python 环境 ：推荐使用 Python 来实现自动化流程。

文本解析库 ：用于读取和解析 Markdown 文件。

bash

复制代码

pip install markdown  # 解析 Markdown 语法
pip install python-markdown

文本嵌入模型 ：

云端模型

（如 OpenAI 的
```
text-embedding-ada-002
```
）：

bash

复制代码
```
pip install openai
```

本地模型

（如

SentenceTransformers

或

Llama

）：

bash

复制代码

pip install sentence-transformers
# 或者安装本地大模型框架如 localAI、Qwen 的本地版本

向量数据库 ：用于存储和快速检索向量。

bash

复制代码

pip install chromadb  # 轻量级向量数据库
pip install faiss-cpu  # Facebook 的高效向量相似度搜索库

前端框架 （可选，用于搭建搜索界面）：

bash

复制代码
```
pip install streamlit  # 轻量级 Web 框架
```

2. 收集和处理数据

目标：遍历所有 Markdown 文件，提取文本内容并分块处理。

python

运行复制代码

import os
import markdown
from bs4 import BeautifulSoup  # 清洗 HTML（解析后的 Markdown 可能转为 HTML）
 
def parse_markdown_files(directory):
    docs = []
    metadatas = []
    for root, _, files in os.walk(directory):
        for file in files:
            if file.endswith(".md"):
                file_path = os.path.join(root, file)
                with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
                    content = f.read()
                    # 将 Markdown 转为纯文本
                    html = markdown.markdown(content)
                    text = BeautifulSoup(html, "html.parser").get_text()
                    # 分块处理（例如每 500 字符为一段）
                    chunks = [text[i:i+500] for i in range(0, len(text), 500)]
                    docs.extend(chunks)
                    # 添加元数据（如文件路径、标题）
                    metadatas.extend([{"source": file_path, "chunk": i} for i in range(len(chunks))])
    return docs, metadatas

3. 创建向量索引

目标：将文本块转化为向量并存储到数据库。

使用 OpenAI 的文本嵌入模型

python

运行复制代码

import openai
 
# 设置 OpenAI API 密钥
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
 
def create_embeddings(docs):
    embeddings = []
    for doc in docs:
        response = openai.Embedding.create(
            input=doc,
            model="text-embedding-ada-002"
        )
        embeddings.append(response["data"][0]["embedding"])
    return embeddings
 
# 建立 Chroma 向量数据库
import chromadb
 
client = chromadb.Client()
collection = client.create_collection(name="markdown_search")
docs, metadatas = parse_markdown_files("your_markdown_directory")
embeddings = create_embeddings(docs)
 
collection.add(
    documents=docs,
    embeddings=embeddings,
    metadatas=metadatas
)

使用本地模型（如 SentenceTransformers）

python

运行复制代码

from sentence_transformers import SentenceTransformer
 
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')  # 轻量级模型
embeddings = model.encode(docs).tolist()  # 转为列表方便存储
 
# 用 Faiss 保存向量
import faiss
import numpy as np
 
dimension = len(embeddings[0])
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
faiss_data = np.array(embeddings).astype("float32")
index.add(faiss_data)
faiss.write_index(index, "markdown_index.faiss")

4. 搭建搜索接口

目标：通过用户输入的查询，返回最相关的文档段。

使用 Streamlit 快速搭建 Web 界面

python

运行复制代码

import streamlit as st
import chromadb
import faiss
import numpy as np
 
# 初始化 Chroma 或加载 Faiss 索引
def search_query(query, top_k=5):
    # 方法 1：使用 Chroma
    client = chromadb.Client()
    collection = client.get_collection("markdown_search")
    results = collection.query(
        query_texts=[query],
        n_results=top_k
    )
    return results["documents"][0], results["metadatas"][0]
    
    # 方法 2：使用 Faiss
    # model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
    # query_embedding = model.encode([query]).astype("float32")
    # index = faiss.read_index("markdown_index.faiss")
    # distances, indices = index.search(query_embedding, top_k)
    # return [docs[i] for i in indices[0]]
 
# Streamlit 界面
st.title("Markdown 文件智能搜索")
query = st.text_input("输入你的查询：")
if st.button("搜索"):
    results, metadatas = search_query(query)
    for i, (text, metadata) in enumerate(zip(results, metadatas)):
        st.write(f"**结果 {i+1}**：")
        st.write(text)
        st.caption(f"来源：{metadata['source']}（第 {metadata['chunk']} 块）")

5. 高级扩展（可选）

使用 LangChain ：一个简化 AI 工作流的框架，支持端到端实现。

bash

复制代码

pip install langchain chromadb

python

运行复制代码

from langchain.text_splitter import MarkdownHeaderTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
 
# 用 LangChain 分割 Markdown（按标题层次）
splitter = MarkdownHeaderTextSplitter(["#", "##", "###"])
with open("your_file.md", "r") as f:
    md_file = f.read()
    data = splitter.split_text(md_file)
 
# 创建索引
embeddings = OpenAIEmbeddings()
db = Chroma.from_documents(data, embeddings)
 
# 查询
query = "如何配置本地 Markdown 搜索？"
docs = db.similarity_search(query)
for doc in docs:
    st.write(doc.page_content)

结合大模型生成答案 ：用类似 Qwen 或 GPT 的模型总结结果。

python

运行复制代码

# 示例：用 OpenAI 的 GPT-3.5 生成答案
def get_answer(query, docs):
    prompt = f"根据以下内容回答问题：\n{query}\n\n内容：\n" + "\n".join(docs)
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=prompt,
        max_tokens=150
    )
    return response.choices[0].text.strip()
 
# 在搜索结果后调用
answer = get_answer(query, results)
st.write(f"**答案**：{answer}")

注意事项

1.数据隐私：如果使用本地模型和数据库（如 Faiss + SentenceTransformers），数据完全在本地处理，适合敏感信息。
性能优化

：
- 分块大小：过大的文本块可能降低搜索精度，过小则增加索引数量。
- 使用 GPU：加速嵌入生成和向量搜索（如通过 sentence-transformers 的 GPU 支持）。
3.定期更新索引：当本地文件发生变化时，需要重新生成索引。
4.自然语言查询：AI 的语义理解能力依赖于模型质量，可能需要多次调整查询策略。

完整示例代码

以下是一个基于 Chroma 和 OpenAI 的快速实现：

python

运行复制代码

import os
import markdown
from bs4 import BeautifulSoup
import chromadb
import openai
 
# 1. 解析 Markdown 文件
def load_markdown(directory):
    docs = []
    metadatas = []
    for file in os.listdir(directory):
        if file.endswith(".md"):
            with open(os.path.join(directory, file), "r") as f:
                text = f.read()
                html = markdown.markdown(text)
                cleaned_text = BeautifulSoup(html, "html.parser").get_text()
                chunks = [cleaned_text[i:i+500] for i in range(0, len(cleaned_text), 500)]
                docs.extend(chunks)
                metadatas.extend([{"source": file, "chunk": i} for i in range(len(chunks))])
    return docs, metadatas
 
# 2. 创建索引
def create_index(docs, metadatas):
    # 使用 OpenAI 嵌入模型
    embeddings = openai.Embedding.create(
        input=docs,
        model="text-embedding-ada-002"
    )["data"]
    
    # 存储到 Chroma
    client = chromadb.Client()
    collection = client.create_collection("markdown_search")
    collection.add(
        documents=docs,
        embeddings=[e["embedding"] for e in embeddings],
        metadatas=metadatas
    )
 
# 3. 搜索函数
def search_query(query):
    client = chromadb.Client()
    collection = client.get_collection("markdown_search")
    results = collection.query(
        query_texts=[query],
        n_results=5
    )
    return results["documents"][0], results["metadatas"][0]
 
# 4. 主流程
if __name__ == "__main__":
    directory = "你的 Markdown 文件目录"
    docs, metadatas = load_markdown(directory)
    create_index(docs, metadatas)
    
    # 测试搜索
    query = "如何实现向量化索引？"
    results, metadatas = search_query(query)
    for text, metadata in zip(results, metadatas):
        print(f"来源：{metadata['source']}，段落：{text}")

替代方案

Obsidian + 插件

：
- 使用 Obsidian 的 AI Search 插件，直接在 ](https://github.com/JeroenvO/ai-search)，直接在)Obsidian 内实现 Markdown 文件的语义搜索。
Notion + API

：
- 将 Markdown 内容导入 Notion，利用 Notion API 和 AI 模型实现搜索（需 Notion 账户）。

通过以上步骤，你可以快速搭建一个本地 Markdown 文件的智能搜索系统。根据需求选择云端或本地模型，并结合简单的界面工具（如 Streamlit）提升用户体验。

Quartz 4

Explorer

搭建本地基于markdow的数据库

搭建本地基于Open Ai 的数据库

方案概述

步骤实现

1. 安装必要的工具和库

2. 收集和处理数据

3. 创建向量索引

使用 OpenAI 的文本嵌入模型

使用本地模型（如 SentenceTransformers）

4. 搭建搜索接口

使用 Streamlit 快速搭建 Web 界面

5. 高级扩展（可选）

推荐工具和框架

注意事项

完整示例代码

替代方案

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