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知识库

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2066 字约 7 分钟

通过代码仓库可以快速创建企业或个人知识库，通过将文档上传到代码仓库，并配置知识库相关流水线， 可以自动将文档内容经过大模型处理后上传到知识库，供页面问答和 Open API 等场景调用， 可用于快速构建 RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用。

知识准备

了解构建 RAG 应用流程

下图展示通过 CNB 的知识库插件 2 步构建 RAG 应用。

通过 CNB 的知识库插件 2 步构建 RAG 应用
通过 CNB 的知识库插件 2 步构建 RAG 应用

1. 使用知识库插件将仓库的文档导入到知识库

使用 CNB 知识库插件将仓库的文档导入到 CNB 的知识库中， 插件在云原生构建中运行， 会自动处理文档切片、分词、向量化等操作。 知识库构建完成后，可以被下游的 LLM 应用使用。

2. 调用 CNB Open API 检索，开发 LLM 应用

知识库构建完成后，使用 CNB 的 Open API 进行召回，并结合 LLM 模型生成回答。

常见的 RAG 应用运行流程如下：

1.用户提问

2.理解用户问题后，使用 Query 调用知识库检索。如上文所述，使用 CNB 的 Open API 进行检索，获取相关文档片段

3.拿到从 CNB 知识库检索的结果后，构建拼接 Prompt 问题 + 知识上下文，例如拼接后 prompt 一般会这样：

用户提问：{用户问题}

知识库：
{从知识库检索到的内容}

请根据以上知识库，回答用户的问题。

4.将拼接后的 prompt 发送给 LLM 模型，生成回答，返回给用户

具体使用方法

步骤 1：配置流水线使用知识库插件

插件镜像名字：cnbcool/knowledge-base

在代码仓库的 .cnb.yml 中配置流水线，使用知识库插件。 如下图配置，当仓库的 main 分支有代码提交时，会触发流水线， 自动使用知识库插件对 Markdown 文件进行切片、分词、向量化等处理，并将处理后的内容上传到 CNB 的知识库中。

.cnb.yml
main:
  push:
    - stages:
        - name: build knowledge base
          image: cnbcool/knowledge-base
          settings:
            include:
              - docs/*.md
              - docs/*.txt

部分插件参数说明如下，如果需要了解更多参数，请参考 cnbcool/knowledge-base 插件文档。

  • include：指定需要包含的文件，使用 glob 模式匹配，默认为 * 包含所有文件，支持数组或逗号分隔
  • exclude：指定需要排除的文件，使用 glob 模式匹配，默认不排除任何文件，支持数组或逗号分隔
  • chunk_size：指定文本分块大小，默认为 1500
  • chunk_overlap：指定相邻两个分块之间的重叠token数量，默认为 0
  • embedding_model：嵌入模型，默认为 hunyuan，目前仅支持 hunyuan

亦可在云原生开发使用如下命令，注意需要开启 Docker-in-Docker (Docker) 服务， 默认开发环境已经开启，自定义开发环境可以参考service-docker。

docker run --rm \
  -v "$(pwd):$(pwd)" \
  -w "$(pwd)" \
  -e CNB_TOKEN=$CNB_TOKEN \
  -e CNB_REPO_SLUG_LOWERCASE=$CNB_REPO_SLUG_LOWERCASE \
  -e PLUGIN_INCLUDE="docs/*.md,docs/*.txt,docs/*.pdf" \
  cnbcool/knowledge-base

步骤 2：使用知识库

知识库构建完成后，可以通过 Open API 对该仓库所属知识库进行查询检索，召回后的内容可以结合 LLM 模型生成回答。

开始之前，请阅读：CNB Open API 使用教程， 访问令牌需要权限：repo-code:r（仓库读权限）

注意: {slug} 应替换为仓库 slug，例如 CNB 官方文档知识库的仓库地址为 https://cnb.cool/cnb/feedback， 则 {slug} 就是 cnb/feedback

接口信息

  • URL: https://api.cnb.cool/{slug}/-/knowledge/base/query
  • 方法: POST
  • 内容类型: application/json

请求参数

请求体应为 JSON 格式，包含以下字段:

  • query: String，必填，要查询的关键词或问题。
  • top_k: Number，默认 5，返回结果的最大数量。
  • score_threshold: Number，默认 0，匹配相关性分数阈值。

示例

{
  "query": "云原生开发配置自定义按钮"
}

响应内容

响应为 JSON 格式，包含一个结果数组，每个结果包含以下字段:

  • score: Number，匹配相关性分数，范围 0-1，值越高表示匹配度越高。
  • chunk: String，匹配的知识库内容文本。
  • metadata: Object，内容元数据。

metadata 字段详情

  • hash: String内容的唯一哈希值。
  • name: String，文档名称。
  • path: String，文档路径。
  • position: Number，内容在原文档中的位置。
  • score: Number，匹配相关性分数，值越高表示匹配度越高。
  • type: String，内容类型，如 code、issue。
  • url: String，内容 URL。

响应示例

[
  {
    "score": 0.8671732,
    "chunk": "该云原生远程开发解决方案基于Docker...",
    "metadata": {
      "hash": "15f7a1fc4420cbe9d81a946c9fc88814",
      "name": "vscode",
      "path": "docs/vscode.md",
      "position": 0,
      "score": 0.8671732,
      "type": "code",
      "url": "https://cnb.cool/cnb/docs/-/blob/3f58dbaa70ff5e5be56ca219150abe8de9f64158/docs/vscode.md"
    }
  }
]

cURL 请求示例

curl -X "POST" "https://api.cnb.cool/cnb/feedback/-/knowledge/base/query" \
  -H "accept: application/json" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer ${token}" \
  -d '{
    "query": "云原生开发配置自定义按钮"
}'

获取到的响应内容可以结合 LLM 模型生成回答。

RAG 小应用示例

例如，一个使用 JavaScript 实现的简单 RAG 应用示例代码如下：

import OpenAI from 'openai';

// 配置
const CNB_TOKEN = 'your-cnb-token'; // 替换为你的 CNB 访问令牌, 需要权限：`repo-code:r`
const OPENAI_API_KEY = 'your-openai-api-key'; // 替换为你的 OpenAI API 密钥
const OPENAI_BASE_URL = 'https://api.openai.com/v1'; // 或者你的代理地址
const REPO_SLUG = 'cnb/feedback'; // 替换为你的仓库 slug

// 初始化 OpenAI 客户端
const openai = new OpenAI({ 
  apiKey: OPENAI_API_KEY,
  baseURL: OPENAI_BASE_URL
});

async function simpleRAG(question) {
  // 1. 调用CNB知识库检索
  const response = await fetch(`https://api.cnb.cool/${REPO_SLUG}/-/knowledge/base/query`, {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json',
      'Authorization': `Bearer ${CNB_TOKEN}`
    },
    body: JSON.stringify({ query: question })
  });
  
  const knowledgeResults = await response.json();
  
  // 2. 提取知识内容（这里假设取全部结果）
  const knowledge = knowledgeResults
    .map(item => item.chunk)
    .join('\n\n');
  
  // 3. 调用OpenAI生成回答
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: "gpt-4.1-2025-04-14",
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: `问题：${question}\n\n知识库：${knowledge}\n\n请根据知识库回答问题。`,
      },
    ],
  });

  return completion.choices[0].message.content;
}

// 使用示例
const answer = await simpleRAG("如何开发一个插件？");
// 输出结合知识库的回答
console.log(answer);

AI 对话中启用知识库

知识库构建完成后，在当前仓库页面的 AI 对话功能中可以启用该知识库，让 AI 能够基于仓库的文档内容进行对话。

还可以通过 .cnb/settings.yml UI定制配置文件 对知识库进行个性化定制，包括引入其他仓库配置、角色扮演、定制知识库按钮样式等。

引入其他仓库配置

在知识库对话中引用其他仓库的知识库内容，实现跨仓库的知识检索。例如当项目依赖其他仓库的文档时，可将其知识库一并引入。

具体配置方法请参考 UI定制配置文件 中的 knowledgeBase.imports.list 部分。

定义AI角色系统

创建不同的AI角色，每个角色具有特定的身份和回答风格。例如：

  • 资浅工程师：用简单易懂的方式解释概念
  • 资中工程师：提供专业的技术解答
  • 资深工程师：解决复杂技术问题，提供架构设计和深度见解

具体配置方法请参考 UI定制配置文件 中的 knowledgeBase.roles 部分。

定制知识库按钮样式

定制知识库入口按钮的名称、描述和悬浮效果图片，增强视觉体验，更多趣味。

具体配置方法请参考 UI定制配置文件 中的 knowledgeBase.button 部分。

设置默认仓库和默认角色选项

配置知识库弹窗的默认选中仓库和默认使用的AI角色，以提升用户体验，减少每次操作的选择步骤。

具体配置方法请参考 UI定制配置文件 中的 knowledgeBase.defaultRepo 和 knowledgeBase.defaultRole 部分。

评论中 @AI 角色

在 AI 角色所属仓库的默认分支下，可以在 .cnb.yml 文件中定义当 AI 角色被 @ 时触发的流水线配置。

在其他仓库的 Issue 或 PR 评论中，可以 @ 知识库中定义的 AI 角色。此时会触发 NPC 事件，CNB 将引用上述 .cnb.yml 文件作为当前 NPC 事件的流水线配置。

更多详细信息，请参考 NPC 事件。

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