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D

dsh-knowbase

domitor-syh/dsh-knowbase

Local-first knowledge base for DeepSeek Harness: each base is a folder of UTF-8 text, text PDFs and OCR-read images; the plugin retrieves from the session's selected bases before every turn with Chinese n-gram and BM25, answers carry citations that open in a right-sidebar reader, and the agent gets five kb_* tools (list, search, read, stats, propose text) plus /kb commands for create, use, files, search and rescan.

Installation

dsh plugin --profile web add github:domitor-syh/dsh-knowbase

README

dsh-knowbase 项目头图

dsh-knowbase · 本地知识库插件

中文 · English

npm MIT License Build CI DSH

为 DeepSeek Harness(DSH)提供本地知识库:把文档加入知识库,在对话中自动检索相关内容,并通过引用查看资料出处。

功能

  • 本地资料管理:每个知识库对应一个文件夹,支持上传文件、直接放入文件夹后重扫,以及增量更新索引。
  • 多种资料格式:支持 TXT、Markdown、JSON、CSV、源码等 UTF-8 文本、文本型 PDF,以及 PNG / JPG 图片的本地中英 OCR。
  • 自动检索:使用中文 n-gram 与 BM25,在对话前检索相关片段,为回答提供资料依据。
  • 按会话选库:在输入区选择一个或多个知识库,选择随会话保存。
  • 引用与原文阅读:查看回答使用的来源、复制引用,并在右侧阅读器打开资料、定位对应内容。
  • 检索测试与统计:在知识库页面测试查询效果,在插件详情页按需开启自动检索统计。
  • 新资料提案:Agent 可以提交文本资料提案,由你预览并批准后保存到知识库。
  • 中英双语界面:跟随 DSH 的系统语言和明暗主题。

安装

当前适配 DSH 0.2.1-rc.5,声明的兼容范围为 >=0.2.0-rc.2 <0.3.0-0。

Web 端(dsh web,从 npm 安装):

dsh plugin --profile web add @domitor-syh/dsh-knowbase

桌面端:在插件管理的安装入口填写包名:

@domitor-syh/dsh-knowbase

安装后,Web 端重启 dsh web 并刷新页面;桌面端重启应用。从 DSH 源码运行时,在 Web 安装命令前加 pnpm。

使用

  1. 点击侧栏的「知识库」,选择「添加知识库」,填写名称和描述。
  2. 上传资料,或打开知识库文件夹、放入文件后点击「重扫」。
  3. 回到对话,点击输入区的「知识库」按钮,开启本次会话要使用的库。
  4. 发送问题,插件会检索所选库中的相关片段供模型参考。
  5. 点击回答下方的知识库来源按钮,查看引用、复制出处,或在右侧打开原文。

新会话从关闭状态开始,按需选择知识库即可。修改文件夹内的资料后,点击「重扫」更新内容。

图片文字识别

在知识库页面的「图片文字识别」区域下载中英语言包,然后重扫图片资料。语言包准备好后,文字识别在本机完成。

检索测试

在知识库页面的搜索框输入问题,选择检索范围,即可查看命中的文件、位置和原文片段。展开「检索详情」可查看得分与覆盖率。

新资料提案

需要保存新内容时,可以请 Agent 整理成文本资料提案,再在会话输入区预览、批准或拒绝。批准后,资料会保存到对应知识库并可供检索。

常用命令

命令用途
/kb help查看命令帮助
/kb list列出知识库与文件数
/kb create <名称>新建知识库
/kb files <库名>查看库内文件
/kb use <库名[,库名]>选择本会话使用的知识库
/kb use 全部 / /kb use 关闭开启全部知识库或关闭本会话检索
/kb search <问题>测试检索效果
/kb rescan [--force] [库名]重扫资料;--force 强制重新解析
/kb root查看资料根目录

检索算法正在持续优化中……

许可证与致谢

本项目采用 MIT 许可证。

图片文字识别基于 Tesseract.js,感谢该项目及其贡献者。Tesseract.js 采用 Apache-2.0 许可证,其许可文本随插件发布包一同分发。

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