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[进阶] Arduino UNO Q 板载 Nanobot 自动化编程指南之五 |
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本帖最后由 topdog 于 2026-3-28 17:33 编辑 本文主要介绍给Nanobot添加知识库。知识库系统是一个轻量级但功能完备的本地向量检索解决方案,在隐私安全、检索性能和易用性之间取得了良好平衡。简单说:让 Agent 拥有长期记忆,而不只是每次对话的短期上下文。 一,为什么要安装知识库? 知识库解决的核心问题: 1. 突破上下文限制 LLM 有 token 限制,无法一次性加载大量文档。知识库通过向量检索,只提取相关片段,让 Agent 能访问海量资料。 2. 私有数据安全 企业内部文档、个人笔记不能上传到云端。本地 ChromaDB 存储确保数据不外泄。 3. 减少重复搜索 网页搜过一次就入库,下次直接查知识库,省时间省 API 调用。 4. 定制化知识域 给 Agent 喂专业资料(技术文档、行业规范、产品手册),让它成为领域专家。 5. 离线可用 网络不好时,已入库的内容照样能查。 二,Nanobot知识库采用ChromaDB向量库的方案从Nanobot的小巧python结构考虑选择了ChromaDB向量库的方案(官网地址:https://chroma.org.cn/) 选择 ChromaDB 的原因: 1. 本地部署零配置 无需启动额外服务,pip 安装即用。不像 Milvus、Weaviate 需要容器或独立进程。 2. 轻量级 适合个人项目和小团队,资源占用低。nanobot 定位是本地助手,不需要分布式向量库。 3. Python 原生 纯 Python 实现,与 nanobot 技术栈无缝集成,调试方便。 4. 持久化简单 数据存为本地文件,备份就是复制文件夹,迁移无负担。 5. API 简洁 collection.add(documents=texts, embeddings=vectors) 几行代码完成入库和检索。 6. 成熟稳定 开源社区活跃,文档完善,问题好排查。 最终确定Nanobot 知识库是一个本地向量检索系统,基于 ChromaDB 存储和百度千帆嵌入模型,支持多种文档格式的导入和语义搜索。 核心特点: 百度千帆 embedding-v1在`~/.nanobot/config.json` 配置如下: 四,Nanobot知识库的技术架构
1,获得一本TinyML Cookbook pdf的书籍,我在pc机上已经用GLM-OCR转为markdown格式,
知识库让 Nanobot 从"对话助手"升级为"领域专家",核心是本地存储、向量检索、多格式支持。装好依赖、配好千帆API,创建知识库后导入文档即可使用。 |
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