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2.5 KiB
Python
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# 仅负责: 切片 -> 向量化 -> 构建索引 -> 保存到磁盘
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# 运行一次即可，无需每次检索都运行
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from embeddings import get_embeddings
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import os
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from langchain_community.document_loaders import TextLoader
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from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
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from langchain_community.vectorstores import FAISS
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# 准备知识库内容
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knowledge_base_content = """
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### 模块 01 — Agent 入门 & 环境搭建
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- **目标**：理解 Agent 概念，完成环境配置与首次调用。
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- **内容**：环境依赖｜API Key 配置｜最小可运行 Agent
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### 模块 02 — LLM 基础调用
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- **目标**：掌握模型调用逻辑，初步构建智能体能力。
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- **内容**：LLM了解与调用｜Prompt编写与逻辑构思｜多轮对话记忆｜独立搭建一个智能体
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### 模块 03 — Function Calling 与工具调用
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- **目标**：实现 LLM 调用外部函数，赋予模型“执行力”。
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- **内容**：Function calling原理｜工具函数封装｜API接入实践｜多轮调用流程｜Agent能力扩展
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### 模块 04 — LangChain 基础篇
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- **目标**：认识Langchain六大模块，学会用Langchain构建智能体。
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- **内容**：LLM 调用｜Prompt 设计｜Chain 构建｜Memory 记忆｜实战练习
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### 模块 05 — LangChain 进阶篇
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- **目标**：掌握Langchain Agents的核心机制，构建能调用工具、持续思考、具备记忆的智能体。
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- **内容**：Function Calling｜@tool 工具封装｜ReAct 循环｜Agent 构建｜SQL Agent｜记忆+流式｜开发优化
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"""
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with open("knowledge_base.txt",'w',encoding='utf8') as f:
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f.write(knowledge_base_content)
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# 1. 加载并切分文档 (Load&Split)
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loader = TextLoader("knowledge_base.txt",encoding='utf8')
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docs = loader.load()
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text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=250,chunk_overlap=40) # 载入切分器模板
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splits = text_splitter.split_documents(docs) # 运行切分器
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print(f'p1完成，文档已切分成{len(splits)}个片段\n')
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# 2. 向量化(Embedding)
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embeddings_model = get_embeddings() # 载入向量化模型
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print(f'p2完成，Embedding模型已准备\n') #
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# 3. 存储(Store)
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db = FAISS.from_documents(splits,embeddings_model) # 将分割块与向量化的模型传递给FAISS，FAISS会使用它们并完成最终向量数据库的构建。
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db.save_local("faiss_index")
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print(f'p3完成，向量数据库{db}已构建')
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# 清理临时文件
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os.remove("knowledge_base.txt")
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print('---所有阶段已经完成!---')
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