local-rag-builder（本地 RAG 搭建工具）

一站式本地 RAG 系统搭建工具。支持环境自动检测修复、嵌入模型多源下载、5 种切分策略 + GuardStack 守卫栈 + 后处理子切 + 插件注册、多知识库管理与自动分类规则、可调 Prompt、Web 可视化配置。

两种运行模式：

• 🔌 集成模式（默认） — 纯检索，不调用 LLM。智能体（xxxx 等）根据检索到的 context 自行回答。无需配置 LLM，无额外推理成本。
• 🤖 独立模式 — 检索 + LLM 全链路。rag_standalone.py 直接调用外部 LLM（LM Studio / Ollama / vLLM）完成回答，不经过智能体。用户自行选择平台和模型。

工作流说明（以下 xxxx 代指任意智能体）：

集成模式：

1. 你把文档/链接给 xxxx → xxxx 调用 rag_skill.py 向量化入库
2. 你提问 → xxxx 调用 rag_skill.py --query "..." 检索知识库
3. xxxx 根据检索到的 context 组织回答

独立模式：

1. 你把文档/链接给 xxxx → xxxx 调用 rag_standalone.py --import-file <path> 入库
2. 你提问 → xxxx 调用 rag_standalone.py --query "..."
3. rag_standalone.py 自行检索知识库 → 调用本地 LLM → 输出回答
4. xxxx 仅透传结果，不参与推理

触发条件

正向触发：

• 搭建 RAG — "帮我搭一个本地 RAG 系统"
• 环境检测 — "检查我的 Python 环境能否跑 RAG"
• 下载模型 — "下载一个嵌入模型" / "换个模型源重试"
• 切分文档 — "对这个 Markdown 文件做层级切分"
• 向量检索 — "把这份资料入库，搜索相似内容"
• 知识库管理 — "创建一个知识库" / "把这类资料存入指定库"
• 调整参数 — "更新切分参数" / "改 Prompt 模板"
• 智能体集成 — "根据这份资料回答：xxx"（智能体调用 skill 的集成模式）

否定条件：

• 不触发：纯 LLM 聊天不需要检索、简单问答不需要外部资料

核心能力

📚 渐进式加载：本技能采用渐进式 MD 体系，SKILL.md 为入口（≤230行），详细内容拆分到 references/*.md 按需加载。

渐进式文件索引

快速开始

# 1. 进入技能目录
cd ~/.workbuddy/skills/local-rag-builder

# 2. 运行环境检测（自动修复，建议首次用国内镜像）
python scripts/rag_env_setup.py --auto-install --mirror aliyun      # 国内用户推荐
# python scripts/rag_env_setup.py --auto-install                    # 海外用户/默认
# python scripts/rag_env_setup.py --check-only                      # 仅检测不安装
# python scripts/rag_env_setup.py --cleanup-locks                   # 清理 pip 锁文件

# 3. 下载嵌入模型（交互式选择）
python scripts/embedding_model_manager.py --interactive

# 4. 启动 Web 配置界面
python scripts/rag_web_ui.py

# 5a. [技能模式] 纯检索，供智能体调用（无需 LLM）
python scripts/rag_skill.py --query "问题"
python scripts/rag_skill.py --query "问题" --json          # JSON 输出

# 5b. [独立模式] 检索 + LLM 全链路，需外部 LLM 服务
python scripts/rag_standalone.py                            # 交互式 CLI
python scripts/rag_standalone.py --query "问题"              # 单次问答
python scripts/rag_standalone.py --query "问题" --json       # JSON 输出
python scripts/rag_standalone.py --llm-help                  # 查看 LLM 接入指南

工作流程

1. 环境准备 — rag_env_setup.py 检测并安装依赖
   • 输入：当前 Python 环境 + 系统包管理器
   • 输出：完整的依赖环境（chromadb / sentence-transformers / langchain 等）
2. 模型下载 — embedding_model_manager.py 下载/校验嵌入模型
   • 输入：模型名称（如 BAAI/bge-small-zh-v1.5）
   • 输出：本地缓存的嵌入模型（支持 ModelScope / HuggingFace 镜像多源重试）
3. 标题预处理配置（可选） — Web UI 或极客模式配置 preprocess.h1_patterns / h2_patterns 正则规则，匹配文档中的章节标题行。启用后自动注入 Markdown 标题标记并强制使用 headers 切分策略，适用于结构化文档
   • 输入：h1~h4 正则模式
   • 输出：预处理后的 Markdown 标题文本
4. 文档入库 — text_splitter.py 切分文档 → knowledge_base_manager.py 向量化入库（所有文件类型均适用 SM3 哈希去重 + upsert 覆盖写入）
   • 输入：原始文档（txt / md / py / json / yaml / pdf 等）
   • 输出：向量化存储到指定知识库（Chroma DB，相同内容 SM3 哈希自动去重）
5. 模式选择 — 根据用途选择入口
   • 技能模式 → rag_skill.py（纯检索，供智能体调用，无需 LLM）
   • 独立模式 → rag_standalone.py（检索 + LLM 全链路，需外部 LLM）
6. 配置调整 — rag_web_ui.py 提供可视化面板

→ 详见 references/commands.md（命令速查表）

→ 详见 references/data-directory.md（数据目录结构说明）

→ 详见 references/custom-extensions.md（插件注册指南）

约束

1. Python 版本：建议 3.11+（已测试 3.11/3.14）
2. 嵌入模型路径：下载后自动修正真实路径（如 bge-small-zh-v1___5）
3. 知识库隔离：不同资料自动/手动归入不同库
4. 重置：删除 data/ 下对应子目录即可重置相关数据

限制

• 文件类型支持：原生支持 txt / md / py / json / yaml 纯文本格式；可选扩展支持 PDF（langchain PyPDFLoader → 自动回退 EasyOCR）、图片 OCR（paddleocr→自动回退 easyocr）、HTML→MD 转换（html2text）— 影响：纯文本以外的格式需手动开启输入源开关 🔄 可扩展（输入源开关）
• 知识库容量：单个知识库建议 5 万条以内，超过需考虑分段策略优化 — 影响：大规模部署需规划 🟡 有替代方案（分段入库）
• 模型范围：仅支持 sentence-transformers/HuggingFace 格式的嵌入模型，不直接支持 OpenAI/Cohere API 格式 — 影响：API 方式无法直接对接 ✅ 已接受
• LLM 依赖：独立模式需要外部 LLM 服务（LM Studio / Ollama / vLLM），技能模式不需要 — 影响：独立模式有额外部署成本 ✅ 已说明
• 并发限制：单进程运行，不支持多用户并发写入知识库 — 影响：不适合高并发生产环境 🟡 规划中
• 切分参数范围：chunk_size 50–5000（默认 500），chunk_overlap 0–1000（默认 50）；超出范围自动钳位 — 影响：极端参数影响检索精度 ✅ 已处理