Docx 知识库

在知识库中使用本地 docx 文件。

DocxKnowledgeBase 读取 本地 docx 文件，将其转换为向量嵌入并加载到向量数据库中。

用法

本示例我们使用的是本地 PgVector 数据库。请确保它正在运行

pip install textract

from agno.knowledge.docx import DocxKnowledgeBase
from agno.vectordb.pgvector import PgVector

knowledge_base = DocxKnowledgeBase(
    path="data/docs",
    # 表名: ai.docx_documents
    vector_db=PgVector(
        table_name="docx_documents",
        db_url="postgresql+psycopg://ai:ai@localhost:5532/ai",
    ),
)

然后将 knowledge_base 与 Agent 一起使用：

from agno.agent import Agent
from knowledge_base import knowledge_base

agent = Agent(
    knowledge=knowledge_base,
    search_knowledge=True,
)
agent.knowledge.load(recreate=False)

agent.print_response("Ask me about something from the knowledge base")

DocxKnowledgeBase 也支持异步加载。

pip install qdrant-client

本示例我们使用的是本地 Qdrant 数据库。请确保它正在运行

async_knowledge_base.py

import asyncio
from pathlib import Path

from agno.agent import Agent
from agno.knowledge.docx import DocxKnowledgeBase
from agno.vectordb.lancedb import LanceDb, SearchType

# 使用 data/docs 目录中的 DOCX 文件创建知识库
knowledge_base = DocxKnowledgeBase(
    path=Path("tmp/docs"),
    vector_db=LanceDb(
        uri="tmp/lancedb",
        table_name="docx_reader",
        search_type=SearchType.hybrid,
    ),
)

# 使用知识库创建代理
agent = Agent(
    knowledge=knowledge_base,
    search_knowledge=True,
)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(knowledge_base.aload(recreate=False))

    asyncio.run(
        agent.aprint_response(
            "What docs do you have in your knowledge base?", markdown=True
        )
    )

参数

参数	类型	默认值	描述
path	Union[str, Path]	-	文本文件路径。可以指向单个 docx 文件或 docx 文件目录。
formats	List[str]	[".doc", ".docx"]	此知识库接受的格式。
reader	DocxReader	DocxReader()	一个 DocxReader，用于将 docx 文件转换为 Documents 以供向量数据库使用。

DocxKnowledgeBase 是 AgentKnowledge 类的子类，并可以访问相同的参数。

开发者资源

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• 查看 异步加载食谱