このシステムは、複数の文書形式による知識ベースの構築をサポートしている：
- 対応フォーマットPDF、TXTプレーンテキスト、Markdown (.md)、Word (.docx)ファイル、システムは、ベクトルを生成するための前処理を介してプレーンテキストに変換されます。
- ワークフロー::
- 知識ベース管理」インターフェースへのフロントエンドのナビゲーション
- アップロードボタンをクリックして、ファイルを選択します。
- システムは自動的にBAAI/bge-m3のようなベクトルモデルを呼び出し、コンテンツを処理する。
- 結果はMilvusベクトルデータベースに保存され、検索に使用される。
- 最適化の提案::
- 技術文書は、長い文書の処理タイムアウトを避けるため、章ごとにアップロードすることをお勧めします。
- 中国語の文書では、bge-m3中国語最適化モデルの使用を推奨している。
- 可
http://localhost:9091Milvusコンソールにアクセスしてベクターの品質を監視する
構造化データについては、システムはまた、JSONL形式のナレッジマップのインポートをサポートしています（h/t/r 3フィールドの関係定義を含める必要があります）、アップロードを完了するには、"マップ管理 "インターフェイスでは、視覚的な検証のためにNeo4jポート7474を介して行うことができます。
この答えは記事から得たものである。Yuxi-Know：知識グラフベースのインテリジェントQ&Aプラットフォームについて
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