Background to the issue
传统本地知识库常面临检索速度慢、语义理解不足等痛点。Klee通过集成LlamaIndex技术实现高效检索。
优化实施方案
- Intelligent Index Building：上传文件（PDF/TXT等格式）后自动生成分层索引结构，支持语义检索
- 检索增强：在对话界面勾选”Use Knowledge Base”，AI会优先检索知识库内容生成回答
- Performance Tuning::
- 限制单文件大小（建议＜10MB）
- 对大型文档进行分块处理（通过修改服务端chunk_size参数）
- 定期清理无效索引（在Knowledge页面操作）
advanced skill
开发者可通过修改service/llamaindex_config.py调整：
1. chunk_overlap比例（默认20%）
2. 相似度阈值（默认0.7）
3. 启用GPU加速检索（需配置CUDA环境）
This answer comes from the articleKlee: Running AI Big Models Locally on the Desktop and Managing a Private Knowledge BaseThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样解决本地知识库与AI模型协同工作时检索效率低下的问题？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil