Knowt

Knowt将笔记转化为知识。您可以搜索您的笔记来寻找上周在咖啡馆看到的那个人的名字，甚至可以和过去的自己就任何话题进行对话。它不会帮您写学期论文，也不会帮您画梦幻般的图画，但它会帮助您记住重要的事情，您最喜欢的那些人写下的事情。

入门

如今，我最喜欢的人在开源社区，如Hacker Public Radio。因此，knowt附带从15+年连续广播的4,000+ HPR集数中记录的每一集的展示笔记。您对HPR成百上千的贡献者有什么问题吗？

$ pip install knowt
$ knowt what is Haycyon?

安装

Python虚拟环境

要设置项目环境，请按照以下步骤操作

1. 克隆项目仓库或将项目文件下载到您的本地计算机。
2. 导航到项目目录。
3. 在项目目录中创建Python虚拟环境

pip install virtualenv
python -m virtualenv .venv

4. 激活虚拟环境（mac/linux）

source .venv/bin/activate

安装依赖项

现在您已经有了虚拟环境，您准备好安装一些Python包并下载语言模型（spaCy和BERT）。

1. 使用requirements.txt文件安装所需包

pip install -e .

2. 下载小的BERT嵌入模型（您可以使用任何您喜欢的开源模型）

python -c 'from sentence_transformers import SentenceTransformer; sbert = SentenceTransformer("paraphrase-MiniLM-L6-v2")'

快速入门

您可以通过运行 search_engine.py 脚本来搜索营养和健康文档的示例语料库。

搜索您的个人文档

1. 将 data/corpus 中的文本文件替换为您自己的文件。
2. 使用以下命令启动命令行搜索引擎：

python search_engine.py --refresh

--refresh 标志确保根据您的文档创建一个全新的索引。否则，它可能会忽略 data/corpus 目录并重新使用 data/cache 目录中现有的索引和语料库。

search_engine.py 脚本首先将文本文件分割成句子。然后，它将通过统计文档中的单词和字符模式创建一个“反向索引”。它还会创建语义嵌入，允许您就模糊概念提出问题，甚至不需要知道您在文档中使用的任何单词。

贡献

提交一个问题（错误或功能建议）或合并请求，有人将在一周内回复。