🚀 期刊 RAG 系统
本项目提供了用于实现期刊检索增强生成（RAG）系统的代码，该代码对应于在 https://dev.to/lord_magus/supercharging-my-vs-code-ai-agent-with-local-rag-25n8 上发布的期刊内容，助力用户高效开展期刊相关的检索与生成工作。
🚀 快速开始
日记记录
您可以在 journal/YYYY/MM/ 目录结构中添加每日日记条目。需要注意的是，目前 journal/ 目录中的 .md 文件是用于测试索引和查询功能的 AI 生成示例文件。
RAG 搜索
使用自然语言查询对日记进行语义搜索，操作步骤如下：
source .venv/bin/activate
python .tech/code/scripts/rag_search.py
上述命令会递归索引所有日记条目，并允许您使用自然语言查询进行语义搜索。有关详细安装步骤，请参阅 install_instructions.md。
MCP 服务器
此仓库还包含一个 MCP 服务器的代码，该服务器可将日记 RAG 系统连接到 AI 代理以增强交互。有关设置和连接 MCP 服务器的详细说明，请参阅 install_instructions.md。
📚 详细文档
目录结构
该项目以日记为核心，将技术组件隐藏起来进行组织，具体结构如下：
/
├── README.md # 项目概述
├── journal/ # 日记条目
│ ├── 2025/ # 按年份分类
│ │ └── 04/ # 月份
│ │ ├── 18.md # 每日日记
│ │ └── 19.md
│ └── topics/ # 主题条目（未来用途）
├── code/ # 代码和脚本
│ ├── mcp/ # MCP 服务器代码
│ │ └── journal_rag_mcp.py
│ ├── scripts/ # Python 脚本
│ │ └── rag_search.py
│ └── data/ # 数据存储（如向量数据库）
│ └── chroma_db/ # 向量数据库（示例）
└── .venv/ # Python 虚拟环境