YaCy Expert 技术文档

本文档旨在详细说明 YaCy Expert 项目的安装、使用以及 API 使用方法，帮助用户更好地理解和利用该项目。

1. 安装指南

环境要求

• 操作系统：Linux、macOS 或 Windows
• Python 环境
• YaCy 索引文件
• 大量内存（建议至少 64GB）

安装步骤

1. 将 YaCy 索引文件放置在 knowledge 子目录下。
2. 运行 python3 knowledge_indexing.py 生成 Faiss 索引文件。这个过程可能需要很长时间，具体时间取决于电脑性能。
3. 可选）运行 python3 knowledge_search.py 启动 Faiss 搜索服务，用于测试。

2. 项目使用说明

知识库索引

• 使用 BERT 语言模型对文本进行分词并计算嵌入向量。
• 根据需要，可以创建 <filename>.jsonlist.ini 文件来指定自定义 BERT 模型。

搜索服务

• 运行 python3 knowledge_search.py 后，可以通过 http://localhost:8094/yacysearch.json 访问搜索 API。

问答界面

• 启动问答界面后，用户可以通过网页与专家系统进行交互。

3. 项目 API 使用文档

Faiss 搜索服务 API

• 访问路径：http://localhost:8094/yacysearch.json
• 查询参数：query（查询内容），count（返回结果数量）

4. 项目安装方式

使用 OpenAI API

• 配置访问 OpenAI API。

使用自定义语言模型

• 将语言模型复制到 model 子目录。
• 构建包含 llama.cpp 框架的 Docker 镜像。
• 启动 llama.cpp Docker 容器。

构建问答界面

• 构建并运行 YaCy Expert 的 Web 界面。

启动 Web 服务器

• 运行 YaCy Expert 的后端服务器。

以上就是 YaCy Expert 项目的详细技术文档，希望对您的使用有所帮助。