4.4 知识库与问答系统
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简介
在本节中，我们将构建一个功能完善的知识库与问答系统，该系统能够智能地存储、索引和检索信息，并基于上下文提供准确的回答。这类系统在企业知识管理、客户支持、文档检索等场景中有广泛应用。
知识库与问答系统将包含以下核心功能：
- 文档导入与解析
- 向量索引与高效检索
- 上下文感知问答
- 知识库更新与维护
- 问答历史与学习优化
通过本项目，你将学习如何利用MCP协议构建一个智能知识系统，该系统不仅能够存储和检索信息，还能理解查询意图，提供精确的回答，并且随着使用不断优化自身性能。
系统设计概述
系统架构
我们的知识库与问答系统将采用模块化的架构，包含以下主要组件：
- 文档处理器：负责导入、解析和分块各种格式的文档
- 索引引擎：创建和维护文档的向量索引，支持语义搜索
- 检索器：基于用户查询检索相关文档片段
- 问答引擎：根据检索结果和查询生成精确答案
- 知识管理器：处理知识库的更新、验证和维护
- 会话管理器：管理用户会话和对话历史
这些组件将通过MCP协议进行通信，形成一个灵活且可扩展的知识系统。
技术栈
在本项目中，我们将使用以下技术：
- Python: 作为主要开发语言
- MCP: 用于组件间通信
- SQLite: 存储文档元数据和问答历史
- FAISS/Annoy: 用于高效向量索引和检索
- langchain: 文档处理和基础组件
- transformers: 用于文本嵌入和语义理解
- Flask: 提供简单的Web界面（可选）
数据模型
系统的核心数据模型如下：
Document {
id: string,
title: string,
source: string,
content: string,
metadata: object,
created_at: timestamp,
updated_at: timestamp,
status: string // 'active', 'archived', 'processing'
}
DocumentChunk {
id: string,
document_id: string,
content: string,
embedding: vector,
metadata: object,
position: integer
}
Query {
id: string,
text: string,
user_id: string,
session_id: string,
timestamp: timestamp,
metadata: object
}
Answer {
id: string,
query_id: string,
text: string,
source_chunks: array,
confidence: float,
feedback: string, // 'positive', 'negative', null
timestamp: timestamp
}
Session {
id: string,
user_id: string,
start_time: timestamp,
end_time: timestamp,
context: object
}
MCP资源与工具
我们将为系统定义以下MCP资源和工具：
资源 (Resources):
/documents: 文档集合/documents/{id}: 特定文档/chunks: 文档块集合/chunks/{id}: 特定文档块/embeddings/{id}: 文档块的嵌入向量/queries: 查询历史/answers: 回答历史/sessions: 用户会话/knowledge/stats: 知识库统计信息
工具 (Tools):
importDocument: 导入新文档searchKnowledge: 在知识库中搜索askQuestion: 提问并获取回答updateDocument: 更新文档内容rebuildIndex: 重建知识库索引validateKnowledge: 验证知识条目provideFeedback: 对回答提供反馈summarizeDocument: 生成文档摘要trackTopics: 跟踪热门话题exportKnowledge: 导出知识库内容
在接下来的章节中，我们将逐步实现这些组件和功能，构建一个完整的知识库与问答系统。