jimmy
jimmy
### 🥰 需求描述 目前，我们的知识库仍然依赖于传统的相似度检索方法，这在处理复杂查询和语义理解方面存在一定的局限性。为了进一步提升知识库的性能和内容回复的精准度，我建议考虑引入知识图谱技术。 ### 🧐 解决方案 具体而言，可以考虑将以下项目集成到我们的知识库功能中： LightRAG： 项目简介：LightRAG 是一个高效的知识图谱嵌入框架，能够通过图神经网络提升知识检索的准确性和效率。 GitHub 仓库地址：[HKUDS/LightRAG](https://github.com/HKUDS/LightRAG) KAG（Knowledge Augmented Graph） ： 项目简介：KAG 是一个基于知识图谱的增强型框架，旨在通过图谱结构优化信息检索和问答系统。 GitHub 仓库地址：[OpenSPG/KAG](https://github.com/OpenSPG/KAG) 预期效果： 提升精准度：通过知识图谱的引入，系统能更准确地理解用户查询的语义，提供更精准的回复。 增强语义理解：知识图谱能够捕捉实体间的关系，提升系统对复杂查询的处理能力。 扩展知识覆盖：利用图谱的关联性，可以扩展知识库的覆盖范围，提供更全面的信息。 实施建议： 技术评估：对LightRAG和KAG进行技术评估，确定其与现有系统的兼容性。 原型开发：搭建原型系统，验证知识图谱嵌入的效果。 逐步集成：在验证效果后，逐步将知识图谱功能集成到主系统中。 希望团队能考虑这一建议，共同推动知识库功能的优化和升级...
### 🥰 需求描述 好像没有看到类似的同类需求建议，希望lobechat的知识库2.0能有类似的功能。 ### 🧐 解决方案 我建议使用以下功能增强引文系统，模仿在 NotebookLM 中观察到的功能： 颜色编码高亮： 生成回复时，直接来自源材料的文本部分应使用不同的颜色突出显示。每个来源都应该有独特的颜色，从而可以立即清楚哪个来源对回复的哪个部分做出了贡献。如附图所示（如有必要，请替换为您提供的图像，并托管在图床服务上，例如路过图床）。 互动引文： 单击回复中突出显示的部分或引文标记（例如，上标数字或类似标记）应自动将来源面板滚动到原始文档中的相应位置。 将鼠标悬停在突出显示的部分或引文标记上应显示一个工具提示或弹出窗口，显示来自来源的完整相关文本摘录，无需滚动即可快速验证。 来源面板集成： 来源面板应清楚地表明当前正在使用哪些来源来生成回复（例如，使用复选框，如示例图像所示）。还应该可以轻松包含或排除特定来源。 优点： 提高透明度： 用户可以轻松查看生成的回复与源材料之间的直接关系。 提高可验证性： 可以根据原始来源快速轻松地检查回复的准确性。 增强用户体验： 交互式高亮显示和来源导航使理解信息的上下文和来源变得更加容易。 更好的信任度和可靠性：有助于建立对平台的信心。 示例图片： （在此处插入提供的图像链接。请将它们上传到图床上。） 第一张图片显示了 NotebookLM 的整体视图。突出显示的部分代表了关键思想。...
The set crawled field labels will always be reset to Label 1~N as follows:  After setting the label name, click [OK] and the following is displayed: 
**例行检查** [//]: # '方框内填 x 表示打钩' - [x] 我已确认目前没有类似 features - [x] 我已确认我已升级到最新版本 - [x] 我已完整查看过项目 README，已确定现有版本无法满足需求 - [x] 我理解并愿意跟进此 features，协助测试和提供反馈 - [x] 我理解并认可上述内容，并理解项目维护者精力有限，**不遵循规则的 features 可能会被无视或直接关闭** **功能描述** 在AI返回的答案中能带上与内容相匹配的图 **应用场景** 我在本地搭建智能客服系统，发现回答都没法带上相关的图，只能使用文本，用户体验一般。...
### 📦 部署环境 Docker ### 📦 部署模式 服务端模式(lobe-chat-database 镜像) ### 📌 软件版本 1.70.0 ### 💻 系统环境 Windows ### 🌐 浏览器 Chrome ### 🐛 问题描述 发现通过引用知识库 或者是使用助手的时候，对话问问题的模块会在回答模块的下方，不符合逻辑。 ### 📷 复现步骤 如下图，选择了知识库，然后回复的效果颠倒了。...
### Reference Issues _No response_ ### Summary To enhance kotaemon's data ingestion capabilities, this request proposes integrating the crawl4ai library as a new, advanced web loader. This integration should provide...
Hello Team, I'm opening this issue to propose the integration of LightRAG (https://github.com/HKUDS/LightRAG) into our project. Motivation: Integrating LightRAG could significantly enhance our Retrieval-Augmented Generation (RAG) capabilities. LightRAG is a...
Thank you for considering this feature request. Enhanced multilingual capabilities, especially for widely used languages like Chinese, would greatly improve the user experience for many developers and teams worldwide.
I recommend using [DocLing](https://github.com/DS4SD/docling) to generate and manage our project's documentation. Docling simplifies document processing, parsing diverse formats — including advanced PDF understanding — and providing seamless integrations with the...
**Describe the bug** When using the "Export Data" block to create a CSV file, data containing non-ASCII characters, such as Chinese, is not encoded correctly. The resulting file appears to...