MineContext使用指南

1. 简介

MineContext是一款上下文感知的AI助手，能够主动捕捉和处理用户的工作上下文，提供智能化的建议和支持。

2. 安装步骤

1. 克隆仓库：git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MineContext
2. 安装依赖：pip install -r requirements.txt
3. 启动应用：python -m opencontext.server

3. 功能特点

• 上下文自动捕捉
• 智能建议生成
• 多格式数据导出

### 相关模块

Markdown导出主要依赖以下模块：
- [opencontext/context_processing/processor/document_processor.py](https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MineContext/blob/5a3b8585b4de5e77d50d3c4c938778de34d50315/opencontext/context_processing/processor/document_processor.py?utm_source=gitcode_repo_files)：文档处理核心逻辑
- [opencontext/context_processing/chunker/llm_document_chunker.py](https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MineContext/blob/5a3b8585b4de5e77d50d3c4c938778de34d50315/opencontext/context_processing/chunker/llm_document_chunker.py?utm_source=gitcode_repo_files)：使用LLM进行文档分块

## 导出流程与配置

### 导出流程

MineContext的上下文导出流程如下：

```mermaid
graph TD
    A[收集原始上下文] --> B[文档处理]
    B --> C[分块处理]
    C --> D{选择导出格式}
    D -->|JSON| E[结构化数据导出]
    D -->|CSV| F[表格数据导出]
    D -->|Markdown| G[文档格式导出]

配置说明

在config/config.yaml中，可以配置上下文处理和导出的相关参数：

processing:
  document_processor:
    enabled: true
    batch_size: 10
    batch_timeout: 5
    use_cloud_chunker: false

实际应用场景

场景一：项目知识归档

使用Markdown格式导出项目文档，便于团队成员查阅和编辑。结合MineContext的自动捕捉功能，可以定期导出项目进展和重要决策，形成完整的项目知识库。

场景二：数据分析

将用户行为数据导出为CSV格式，使用Excel或Python进行分析，挖掘用户习惯和需求，为产品优化提供数据支持。

场景三：API数据交换

通过JSON格式导出上下文数据，实现与其他系统的无缝集成。例如，将MineContext的分析结果导出为JSON，供其他AI系统进一步处理。

常见问题解决

导出格式不支持

如果遇到导出格式不支持的问题，检查config/config.yaml中的文档处理器配置，确保启用了相应的处理模块：

processing:
  document_processor:
    enabled: true
    use_llm_chunker: true

导出数据不完整

若导出的数据不完整，可能是由于上下文捕捉配置不当。检查文件监控配置：

capture:
  file_monitor:
    enabled: true
    monitor_paths: "./docs"
    capture_interval: 30