AlowEnsoul/dsh-rag-kb

README 摘要

dsh-rag-kb · DeepSeek Harness 本地知识库插件 一个为 DeepSeek Harness（dsh）打造的 本地 RAG 知识库 ：在页面左下角提供可拖拽的悬浮面板，把本地文档（文本 / Markdown / Word 等）切片、向量化、语义检索，全部在本地完成（Ollama + 纯前端/主机端，无第三方云服务）。 作者：AlowEnsoul · 问题或建议请反馈至： [email protected] 功能特性 - 🎈 可拖拽悬浮入口 ：页面左下角「知识库」按钮，可任意拖动、记忆位置、不遮挡已有功能。 - 📄 原生文件选择 ：点「添加文件」弹出 Windows 文件选择框 ，支持 .txt/.md/.json/.py/... 与 .doc/.docx （Word 自动提取文字）。 - 🔍 语义检索 ：基于 Ollama embedding + 余弦相似度，按语义而非关键词召回。 - 🗂️ 多知识库 ：可新建多个库，各自独立索引。 - ⚙️ 可配置 ：Embedding 服务地址、模型、分块大小均可在面板里调整。 - 🌗 日间 / 夜间 / 跟随系统 三档主题。 - 🖥️ 桌面控制台 （可选）：一键开启/关闭 harness 与 Ollama 的极简 EXE。 工作原理 - packages/client/ui-kb （ @deepseek-ai/dsh-client-ui-kb ）：浏览器端 UI，注入 shell.overlay 槽位。 - packages/kb/rag-kb （ @deepseek-ai/dsh-rag-kb ）：主机端，注册 /kb HTTP 路由、 kb search/kb index/kb status 工具、JSON 持久化。 - Embedding 走本机 Ollama（默认 nomic-embed-text ，768 维），全程本地。 目录结构 安装（在你的 dsh 仓库中启用） 前提：已有 DeepSeek Harness 仓库源码（ dsh web 可运行）、本机已安装并启动 Ollama。 1. 复制两个包 把 packages/kb/rag-kb 和 packages/client/ui-kb 整个复制到你 dsh 仓库的对应位置： 2. 修改仓库配置（共 4 处） ① tsconfig.host.json 的 references 里加一行： ② tsconfig.client.json 的 references 里加一行： ③ tsconfig.base.json 的 @deepseek-ai/dsh- 通配符列表里加一行（让源码模式能解析 @deepseek-ai/dsh-rag-kb ）： ④ packages/bundle/web-app/package.json 的…

分类