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搭建 AI 知识库需要结合数据处理、存储、检索及大语言模型（LLM）等技术，以下是基于开源技术的完整方案，涵盖从数据摄入到应用层的全流程，并附技术选型建议和架构示例。

一、AI 知识库核心架构与开源技术栈

1. 数据采集与预处理层

• 数据采集工具
  • 网络爬虫：
    • Scrapy（Python）：高效定制化爬虫，支持动态页面抓取（如 JavaScript 渲染内容）。
    • BeautifulSoup（Python）：轻量级 HTML 解析工具，适合简单网页数据提取。
  • 文档解析：
    • PyMuPDF（Fitz）：解析 PDF 文档，提取文本、图片和元数据。
    • python-docx/lxml：处理 Word、Excel、XML 等格式文档。
• 数据清洗与预处理
  • Pandas：数据清洗、格式转换、缺失值处理。
  • NLTK/Spacy：自然语言预处理（分词、词性标注、命名实体识别）。
  • Apache NiFi：可视化 ETL 工具，支持数据流自动化处理与监控。

2. 知识存储与检索层

• 非结构化数据存储（文本、文档）
  • Elasticsearch：分布式搜索引擎，支持全文检索、语义搜索，通过 BM25 算法匹配文本相关性。
  • Weaviate/Chroma/Qdrant/Milvus：向量数据库，存储文本嵌入向量（如 OpenAI Embedding、Sentence-BERT 生成的向量），支持高效语义检索。
    • 对比： <

      工具	特点	适用场景
      Chroma	轻量级，纯 Python 实现，适合本地快速部署（单机场景）。	小型知识库、开发测试
      Weaviate	支持复杂查询、多模态数据（文本 + 图像 + 音频），生态丰富。	企业级多场景应用
      Qdrant	高性能、易扩展，支持向量与传统字段混合查询，Go 语言实现。	高并发检索、大规模数据