PERSONAL KNOWLEDGE
个人知识库✳
把散落的资料，
变成可追溯的理解。
我做的一个个人知识 Agent。把学习笔记和文档收进来，用摘要与标签整理，再带着问题找回证据。摘要、观点草稿与问答调用 DeepSeek API。AI 帮忙提出线索，引用回到原文，最后的观点由自己确认。
资料核对于 · React + Python · 本地开发版
- 适用场景
- 学习、阅读与资料整理
- 核心流程
- 导入 → 问答 → 引用 → 确认
- 模型调用
- DeepSeek API
- 当前交付
- 项目展示 · 源码私有
从收集，到自己的理解
不止存下资料，也保留每次整理和判断的来处。
先把资料收好
导入 PDF、DOCX、Markdown 和 TXT，保留原文件、正文与可定位片段。按类型、主题和处理状态查找资料；扫描 PDF 需要先经过 OCR。
用摘要和标签整理
为资料生成结构化摘要与标签，再按自己的理解修改。界面区分 AI 生成和用户编辑，让整理结果的来源更清楚。
回答要有资料依据
提问后检索相关片段，核对引用是否确实来自原文。回答附带证据和来源；资料不足时给出拒答状态，而不是强行补出结论。
点开引用，回到原文
从回答中的资料引用打开右侧工作面板，查看文档标题、段落位置和对应原文。在阅读与追问之间来回核对。
观点，由自己决定
AI 提出的想法先进入“待确认观点”。接受、编辑后保存或拒绝，由自己做选择，草稿不会自动成为个人的已确认观点。
保留对话，按需启用记忆
对话和任务记录保存在本机，刷新后可以回看。Session、跨会话检索和长期记忆按配置启用；记忆候选也需确认，不默认开启。
读完两篇笔记，然后呢？
用一组学习与复盘的演示资料，走一遍“读过 → 找到依据 → 形成行动”的流程。
把学习计划和复盘方法放到一起
- 演示-学习计划.md
每次学习后写下三个要点；下次开始前先回忆，再回原文补充遗漏。
- 演示-复盘方法.md
记录目标、实际完成、问题和下一步行动；未核实的结论先保留为待确认观点。
怎样把读过的资料整理成
可执行的学习计划？
演示回答思路：整理要点 → 主动回忆 → 复盘 → 下一步行动。
两条引用分别指向示例笔记的原文段落。点击引用后打开资料面板，再由自己判断是否保留观点。
问题、资料与回答均为公开展示专门准备的演示内容。- 01
导入并整理
保存资料，查看摘要、标签和处理状态。
- 02
带着问题查找
从已有资料检索证据，组织带来源的回答。
- 03
回到原文核对
点开引用，在工作面板确认具体段落。
- 04
自己确认观点
接受、修改或拒绝草稿，保留判断过程。
四个真实界面，一次演示流程
完整保留界面比例，点击可打开原图。
资料库 · 两份学习笔记
导入“演示-学习计划.md”和“演示-复盘方法.md”，查看摘要、标签与处理状态。资料显示待确认，与观点仍未审核的状态一致。
Agent 对话 · 先看依据
提问“怎样把读过的资料整理成可执行的学习计划？”。演示回答列出两份资料的原文证据，并保留引用入口与局限说明。
引用定位 · 把原文放在旁边
点击“资料1”后，右侧打开复盘方法的资料详情，定位到对应标题与段落。回答和来源可以并排对照，不必只凭一句 AI 总结。
我的观点 · 让草稿停在待确认
两条演示草稿保留在左侧，提供接受、编辑后保存和拒绝入口；右侧已确认观点仍为 0，展示 AI 建议与个人确认之间的边界。
真实 React 界面与 Python API 在隔离目录运行；资料、摘要及回答为演示数据，原文引用交互经过实际操作验证。
一次提问，怎样回到可靠的来源
复用本地项目已有的 Archify 问答流程图：从 React 对话页进入任务，再由问答引擎检索证据、核验引用，返回可查看来源的回答。
模型生成使用 DeepSeek API；BGE 嵌入和资料存储在本机。流程图保留原项目的引擎区分：默认固定 RAG，按配置启用 Agent 模型决策与 rag_search 工具调用。资料导入和观点审核使用独立流程。
资料在本机，模型调用要分清
本地保存的内容
原始文件、资料库、向量索引、观点与对话记录保存在本机。嵌入模型首次下载后在本机计算。
需要模型处理的内容
摘要与问答使用配置的 DeepSeek API，会发送用于处理的资料正文或检索片段；启用记忆时，选入上下文的已确认记忆也会发送。它不是完全离线的 AI 工具。
一个持续打磨的个人项目
当前为本地源码工作台，使用 React、TypeScript 与 Python。基础资料流程之外，资料知识页、会话检索和长期记忆等能力仍按开发进度与配置逐步验证。
项目仓库（需访问权限） ↗当前访问方式
源码仓库为私有，尚未提供公开安装包或在线问答服务。获得源码访问权限后，可按项目 README 准备 Python、前端环境、模型与自己的 API 配置，在本机运行。
本页只展示作品与演示案例，不连接或开放我的个人知识库。