问题背景
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
- 智能索引构建: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
- 性能调优:
- 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)
进阶技巧
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)
本答案来源于文章《Klee:桌面本地运行AI大模型并管理私人知识库》