🚀 嵌入式服务器（Embedding Server）
嵌入式服务器是一款功能强大的工具，可用于配置和管理嵌入式模型。它支持通过 YAML 文件进行高级知识库配置，还提供了多种存储和后端选项，能满足不同场景的需求。
🚀 快速开始
MCP 服务器可用于配置和管理嵌入式模型，支持通过 YAML 文件进行高级知识库配置。文档中详细介绍了如何使用不同的配置模板来构建适合不同场景的知识库，如内存模式、SQLite 结合 FAISS 的向量化存储等。
✨ 主要特性
知识库构建工具（KB Builder）
KB Builder 是一个用于构建知识库的工具，支持通过 YAML 文件进行配置。
知识图谱能力
MCP 服务器利用 txtai 内置的图功能，提供强大的知识图谱能力：
- 自动构建图谱：从文档中自动生成知识图谱。
- 遍历图谱：导航相关概念和文档。
- 查找路径：发现信息之间的连接。
- 检测社区：识别相关信息集群。
因果提升机制
MCP 服务器包含一个先进的因果提升机制，通过识别和优先考虑因果关系来增强搜索的相关性：
- 模式识别：在查询和文档中检测因果语言模式。
- 多语言支持：根据检测到的查询语言自动应用适当模式。
- 可配置的提升乘数：不同类型的因果匹配接收可定制的提升因子。
- 增强相关性：优先显示解释因果关系的结果。 该机制显著改善了对“为什么”和“如何”问题的回答，通过 surfaced 解释关系的内容，在搜索结果中优先显示。因果提升配置高度 customizable 通过 YAML 文件，允许根据不同的领域和语言进行调整。
📦 安装指南
文档未提供相关安装步骤，暂无法展示。
💻 使用示例
基础用法
使用 KB Builder 构建知识库，可使用以下命令：
python -m kb_builder build --input /path/to/documents --config src/kb_builder/configs/technical_docs.yml
# 或者使用存储特定配置
python -m kb_builder build --input /path/to/documents --config src/kb_builder/configs/postgres-pgvector.yml
📚 详细文档
MCP 服务器可用于配置和管理嵌入式模型，支持通过 YAML 文件进行高级知识库配置。详细介绍了如何使用不同的配置模板来构建适合不同场景的知识库，如内存模式、SQLite 结合 FAISS 的向量化存储等。同时，还具备知识图谱能力和因果提升机制等高级功能。
🔧 技术细节
文档未提供相关技术细节，暂无法展示。
📄 许可证
本项目采用 MIT License，查看 LICENSE 文件了解详细信息。