智能知识库系统

基于 RAG（检索增强生成）的本地知识库，支持文档导入、语义检索与 AI 问答

特性

• 📄 多格式文档加载：PDF、Markdown、TXT、JSON、HTML
• ✂️ 智能文本分块：按语义边界切分，支持重叠
• 🔍 语义检索：基于向量相似度的精准搜索
• 🤖 AI 问答：RAG 模式，基于知识库生成回答
• 💾 本地存储：JSON 向量库，无需数据库
• 🔌 多模型支持：OpenAI 兼容 API，支持 MiMo/GPT/Claude 等
• 🏠 离线模式：无 API Key 时使用本地 TF-IDF 向量化

安装

git clone https://github.com/jiangshangwan/mimo-kb.git
cd mimo-kb

无需 npm install，零外部依赖。

快速开始

1. 添加文档

# 添加单个文件
node index.js add README.md

# 添加整个目录
node index.js add ./docs/

# 添加 PDF
node index.js add report.pdf

2. 查询知识库

# 语义搜索 + AI 问答（需要配置 API Key）
node index.js query "如何使用这个项目？"

# 仅检索模式（不需要 API Key）
node index.js query "安装方法" --no-answer

# 返回更多结果
node index.js query "架构设计" --top-k 10

3. 管理知识库

# 查看统计
node index.js stats

# 列出文档
node index.js list

# 删除文档
node index.js delete <document-id>

配置

创建 config.json：

{
  "embedding": {
    "provider": "openai",
    "apiKey": "your-api-key",
    "baseUrl": "https://api.openai.com/v1",
    "model": "text-embedding-3-small"
  },
  "chat": {
    "provider": "openai",
    "apiKey": "your-api-key",
    "baseUrl": "https://api.openai.com/v1",
    "model": "gpt-4o-mini"
  },
  "chunking": {
    "chunkSize": 500,
    "overlap": 50
  },
  "store": {
    "path": "./data",
    "similarityThreshold": 0.3,
    "topK": 5
  }
}

使用 MiMo API

{
  "embedding": {
    "provider": "openai",
    "apiKey": "your-mimo-api-key",
    "baseUrl": "https://api.mimo.xiaomi.com/v1",
    "model": "mimo-embedding"
  },
  "chat": {
    "provider": "openai",
    "apiKey": "your-mimo-api-key",
    "baseUrl": "https://api.mimo.xiaomi.com/v1",
    "model": "mimo-v2"
  }
}

离线模式

不配置 API Key 时自动使用本地 TF-IDF 向量化，无需网络连接。

架构

mimo-kb/
├── index.js              # CLI 入口
├── lib/
│   ├── config.js         # 配置管理
│   ├── loader.js         # 文档加载（PDF/MD/TXT/JSON/HTML）
│   ├── chunker.js        # 智能文本分块
│   ├── embedding.js      # 向量化（API + 本地 TF-IDF）
│   ├── vectorstore.js    # JSON 向量存储 + 相似度检索
│   └── rag.js            # RAG 管道（检索增强生成）
├── config.example.json   # 示例配置
└── README.md

数据流

文档 → Loader → Chunker → Embedding → VectorStore
                                        ↓
用户查询 → Embedding → 相似度检索 → Top-K 结果 → RAG → AI 回答

环境要求

• Node.js >= 18.0.0
• 无外部依赖

License

MIT

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MIT

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MIT