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rag-kb:不联网也能查表格,把 CSV/Excel 变成可提问的本地资料

发布时间:2026/11/6 14:31:06 来源:云帆数科 栏目:资讯中心
rag-kb:不联网也能查表格,把 CSV/Excel 变成可提问的本地资料
rag-kb不联网也能查表格把 CSV/Excel 变成可提问的本地资料rag-kbPyPI 包名kb-memory是一个本地优先的 Agent 记忆与知识服务单进程常驻同时提供 REST 和 MCP把记忆、文档、网页、表格统一进一个可检索的本地库。不配置大模型也能存取和检索配置本地 Ollama 或云端 API 后才启用 RAG 问答。它解决什么问题做测试、实施或运维的人大概都遇到过一个项目几十个用例表、导出报表、配置清单散在十几个目录。想确认“用户550的分数是多少”要打开 Excel、筛选、跨表找数据涉及业务字段又不敢传到在线文档。rag-kb 的做法是整文件夹导入逐行入库离线提问。功能一览记忆写入 / 更新 / 删除 / 列表支持标签、项目子库、关联图谱知识入库txt / md / pdf / docx / csv / xlsx / 网页支持整文件夹批量导入检索向量 BM25 混合检索可选重排与稀疏第三路表格问答CSV/XLSX 逐行入库单元格问题确定性作答不需要 LLMREST MCP13 个 MCP 工具Agent 可直接读写记忆和知识库离线默认嵌入模型约 92MBCPU 可跑数据不出本机它不替代 SQL/BI适合“在一堆表里快速找一个值/一行记录”。五分钟上手pip installkb-memory[ingest]python-m kb serve打开http://127.0.0.1:8000/ui把整个文件夹拖进页面也可以命令行批量导入python-m kb importD:\用例数据--project smoke然后直接问python-m kb ask用户550的分数是多少--project smoke# → 用户550分数30多 sheet 会按表名消歧问“五班张芳”只答五班问“张芳的总分”“韩梅梅的平均分”会按行聚合。没命中的问题仍走原来的 RAG 流程。15 个 sheet 的实测我做了一份 15 个班级 sheet 的成绩表每班 10 名学生同一个姓名张芳故意分布在 15 个 sheet 里分数各不相同。指标结果数据规模15 个 sheet × 10 行 150 行导入耗时6.06 秒CPU批量导入问题数20 题15 个单 sheet 查询 3 个同名跨 sheet 消歧 2 个按行聚合准确率20 / 20 100%延迟P50 7.9msP95 28.0ms例如“十五班张芳的数学成绩是多少”只取十五班不会命中五班“十班张芳的总分是多少”直接读总分类。边界也要说清楚不点名的全班汇总如“一班语文总分是多少”不走确定性表格路径会回退到 RAG/LLM未配置 LLM 时返回 503。它擅长行级查询不是报表引擎。REST 和 MCP 都能管# 写入一条记忆Invoke-RestMethod-Uri http://127.0.0.1:8000/api/v1/memories-Method Post -ContentTypeapplication/json-Body{content:冒烟用例必须先登录}# 查看已入库资料Invoke-RestMethod-Uri http://127.0.0.1:8000/api/v1/documents# 删除一份资料的全部 chunkInvoke-RestMethod-Urihttp://127.0.0.1:8000/api/v1/documents/用例.csv-Method DeleteMCP 侧对应 13 个工具这个场景常用的是add_document、list_documents、delete_document以及write_memory/search_memory/delete_memory。Claude Code、Cursor、TraeWork不需要切 REST就能完成“导入 → 查看 → 提问 → 删除”的闭环。适合谁测试/实施/运维经常面对 CSV、Excel、配置清单需要离线快速定位一行数据本地 Agent 用户想让 AI 记住偏好、读写本地资料又不想把数据上云小团队一台 2C2G 的机器就能常驻不需要额外向量库服务链接GitHubhttps://github.com/fish827-08/rag-kbGiteehttps://gitee.com/little-fishy/rag-kbPyPIpip install kb-memory[ingest]发布说明docs/RELEASE_NOTES_2.4.4.md如果你也在用 CSV/Excel 做测试数据欢迎说说你最想“一句话查出来”的字段是什么。

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