被知识库折磨惨了，自己捣鼓了个AI检索系统，感觉有点意思

Min秋 · 2026-05-28T22:48:29.016Z

最近被老板按着头做知识库，真是心烦，白天搞向量数据库晚上切块，结果效果还越调越烂，日子过得贼难受。这不得不让我思考一个问题，人类管理书籍和档案都几千年了，也没听说过有什么向量数据库这种玩意儿啊，那不也活得好好的嘛。然后我也研究了一些，比如最近挺火的 Karpathy LLM Wiki 之类的，但总感觉差点意思，不太适合我们这种企业级（至少是中小企业起步吧）的知识库做法。想来想去，我决定拿出毕生所学，自己捣鼓了一个（自我感觉）非常适合研究者、法律工作者、金融工作者这个方向的知识库。它的底层逻辑是：图书馆学 x 推荐系统 x Agent 的结合。整个系统以不同角色为边界，划分了 3 个角色：图书馆员、调查员和用户。用户负责上传文件，图书馆员负责对文件打标签、写摘要。调查员则负责写笔记、阅读摘要、浏览不同的文件来提取知识，并最终汇总成调查报告发给用户，同时记下这次问答的笔记。图书馆员再利用这个笔记将不同的文件进行聚合，挖掘不同文件之间的内在关联，这样一个知识图谱就形成了。而且整个系统还是个自反馈系统，随着问的问题越来越多，它就能够挖掘出你在跟它对话中隐藏的知识关联性，提高聚合和查询的质量。最终的目标是搞出一个自组织、自适应、自感知的知识库系统。目前已经有几个种子用户在用了，他们都觉得这玩意儿能解决工作中很多实际问题。项目地址在这里： https://github.com/shenmintao/marginalia 希望大家能多多体验一下，给我提点反馈意见。

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