vault-ai

vault-ai 项目介绍

vault-ai 是一个强大而实用的知识库问答系统，它利用 OP Stack（OpenAI + Pinecone 向量数据库）技术，让用户能够上传自定义知识库文件并针对其内容进行提问。这个项目由一个 Golang 服务器和一个用户友好的 React 前端组成，为用户提供了一个简单而高效的知识提取和问答工具。

主要功能

vault-ai 项目具有以下主要功能：

1. 文件上传：用户可以通过简洁的 React 前端界面上传各种常见文档类型，如 PDF、EPUB、DOCX 和纯文本文件等，以创建自定义知识库。

2. 智能问答：基于上传的文档内容，系统能够检索并提供准确、相关的答案。

3. 答案溯源：在回答问题时，系统会显示信息来源的文件名和具体上下文片段，增强答案的可信度。

4. 大规模知识库：用户可以将整个图书馆的藏书加载到 vault-ai 中，创建庞大的知识库。

5. 强大的技术栈：项目充分发挥了 OP Stack（OpenAI + Pinecone 向量数据库）的强大功能，并通过友好的界面呈现给用户。

技术实现

vault-ai 项目的技术实现主要包括以下几个方面：

1. 文件处理：系统能够处理多种文件格式，包括 PDF、EPUB、DOCX 和纯文本文件。上传的文件会被分割成小块，并通过 OpenAI API 生成对应的嵌入向量。

2. 数据存储：生成的嵌入向量连同相关元数据（如文件名、文本块在原文中的位置等）被存储在 Pinecone 向量数据库中。

3. 问答处理：当用户提出问题时，系统首先将问题转换为嵌入向量，然后在 Pinecone 数据库中查找最相关的上下文。最后，系统将相关上下文和问题组合成一个符合 OpenAI token 限制的提示，用于生成最终答案。

4. 前端界面：项目使用 React.js 构建前端界面，并使用 Less 进行样式设计，提供了直观、易用的用户体验。

部署和使用

要部署和使用 vault-ai 项目，用户需要完成以下步骤：

1. 安装必要的依赖，包括 Node.js（v19）、Go（v1.18.9）和 Poppler。

2. 设置 OpenAI 和 Pinecone 的 API 密钥和端点。

3. 安装 JavaScript 包依赖。

4. 运行 Golang Web 服务器和 Webpack 来编译 JavaScript 代码。

5. 访问本地版本的网站（默认为 http://localhost:8100）。

完成这些步骤后，用户就可以开始上传文件、创建知识库并进行问答交互了。

项目价值

vault-ai 项目为用户提供了一个强大的工具，可以快速构建和查询自定义知识库。它特别适用于需要从大量文本资料中提取信息的场景，如研究、学习或信息管理。通过结合先进的 AI 技术和用户友好的界面，vault-ai 使复杂的知识提取和问答过程变得简单而高效，为用户带来了极大的便利。