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# 文档知识库

## 代码

```python theme={null}
from agno.agent import Agent
from agno.document.base import Document
from agno.knowledge.document import DocumentKnowledgeBase
from agno.vectordb.pgvector import PgVector

fun_facts = """
- 地球是太阳系第三颗行星，也是已知唯一支持生命的 तिच्या。
- 地球表面约 71% 被水覆盖，其中太平洋是最大的。
- 地球大气主要由氮气（78%）和氧气（21%）组成，其余为痕量气体。
- 地球每 24 小时绕地轴自转一周，形成昼夜交替。
- 地球有一个天然卫星——月球，它影响着潮汐并稳定地球的轴倾角。
- 地球的构造板块在不断移动，导致了地震和火山喷发等地质活动。
- 地球最高点是珠穆朗玛峰，海拔 8,848 米（29,029 英尺）。
- 海洋最深处是马里亚纳海沟，深度超过 11,000 米（36,000 英尺）。
- 地球拥有多样的生态系统，从雨林和沙漠到珊瑚礁和苔原。
- 地球的磁场通过偏转有害的太阳辐射和宇宙射线来保护生命。
"""

# 从 data/docs 目录加载文档
documents = [Document(content=fun_facts)]

# 数据库连接 URL
db_url = "postgresql+psycopg://ai:ai@localhost:5532/ai"

# 使用加载的文档创建知识库
knowledge_base = DocumentKnowledgeBase(
    documents=documents,
    vector_db=PgVector(
        table_name="documents",
        db_url=db_url,
    ),
)

# 加载知识库
knowledge_base.load(recreate=False)

# 创建一个带有知识库的代理
agent = Agent(
    knowledge=knowledge_base,
)

# 询问代理关于知识库的问题
agent.print_response(
    "你可以问我知识库中关于地球的任何问题", markdown=True
)
```

## 用法

<Steps>
  <Snippet file="create-venv-step.mdx" />

  <Step title="安装库">
    ```bash theme={null}
    pip install -U sqlalchemy 'psycopg[binary]' pgvector agno
    ```
  </Step>

  <Step title="运行 PgVector">
    ```bash theme={null}
    docker run -d \
      -e POSTGRES_DB=ai \
      -e POSTGRES_USER=ai \
      -e POSTGRES_PASSWORD=ai \
      -e PGDATA=/var/lib/postgresql/data/pgdata \
      -v pgvolume:/var/lib/postgresql/data \
      -p 5532:5432 \
      --name pgvector \
      agnohq/pgvector:16
    ```
  </Step>

  <Step title="运行 Agent">
    <CodeGroup>
      ```bash Mac theme={null}
      python cookbook/agent_concepts/knowledge/doc_kb.py
      ```

      ```bash Windows theme={null}
      python cookbook/agent_concepts/knowledge/doc_kb.py
      ```
    </CodeGroup>
  </Step>
</Steps>