md-vector-db/README.md

md-vector-db

Markdown 文档向量数据库 — 将 Markdown 文件自动分块、嵌入、存入 ChromaDB，通过语义检索快速查找相关内容。提供 CLI 命令行工具和 HTTP API 两种使用方式供其他项目集成。

功能特性

• 文档入库: 支持单文件、目录批量导入 Markdown 文档，自动按标题+段落智能分块
• 语义检索: 自然语言查询，返回最相关的文档片段及来源定位（文件名、章节标题）
• 多 Provider: 本地模型 + 云端 API（OpenAI、阿里云 DashScope、硅基流动等 OpenAI 兼容服务）
• GPU 加速: 本地模型自动检测 CUDA（RTX 4060 实测：729 chunks 嵌入仅 1.8s）
• 多集合: 支持多项目数据隔离，不同知识库存入不同 ChromaDB collection
• HTTP API: FastAPI 提供 RESTful 接口，附带 Swagger 文档
• 安全: 可选 API Key 认证、速率限制、路径遍历防护
• 去重: 同一文件重复入库自动覆盖旧版本（基于路径 SHA256 哈希）

快速开始

1. 安装

git clone git@lhy-git.liuhangyv.top:Serendipity/md-vector-db.git
cd md-vector-db
uv sync

2. 配置

# 复制环境变量模板（API 密钥等）
cp .env.example .env

编辑 config.yaml 选择嵌入模式:

embed:
  mode: local                              # 本地模型（默认，无需联网）
  # 或使用云端 API：
  # mode: api
  # provider: openai                       # openai | dashscope
  # api_base: https://api.siliconflow.cn/v1   # 可选：覆盖默认 API 地址
  # model: BAAI/bge-large-zh-v1.5             # 可选：覆盖默认模型名

3. 入库文档

# 单文件
uv run md-vector-db ingest docs/intro.md

# 批量导入目录（递归扫描所有 .md 文件）
uv run md-vector-db ingest-dir ./md_docs/

# 指定集合（多项目数据隔离）
uv run md-vector-db ingest docs/intro.md -C my_project

# 查看统计
uv run md-vector-db stats

4. 搜索

# 搜索（注意指定集合，默认为 default）
uv run md-vector-db search "如何配置向量数据库" -k 5 -C my_project

# JSON 输出（供 MCP 等工具消费）
uv run md-vector-db search "Docker 部署" -k 3 -C obsidian_blog --json

输出示例:

--- 结果 1 (相似度: 0.8231) ---
📄 来源: setup-guide.md
📑 章节: 配置向量数据库
## 配置向量数据库
编辑 config.yaml 中的 embed 段来选择嵌入模式...

--- 结果 2 (相似度: 0.6104) ---
📄 来源: faq.md
📑 章节: 常见问题
...

5. 启动 HTTP 服务

uv run md-vector-db serve --port 8000

浏览器打开 http://localhost:8000/docs 查看 Swagger UI，可直接在页面中调试所有 API。

---

HTTP API

方法	路径	需要认证	说明
GET	/	—	重定向到/docs (Swagger UI)
GET	/api/v1/health	—	健康检查（验证 ChromaDB + Embedder 可用性）
GET	/api/v1/collections	—	列出集合和已入库的源文件
POST	/api/v1/ingest	API Key	入库文档（file_path 或 content + file_name，可选 collection）
POST	/api/v1/search	API Key	语义检索（query + top_k，可选 collection）
DELETE	/api/v1/documents/{file_name}	API Key	按文件名删除所有关联 chunks

调用示例

# 入库内容
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/ingest \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-api-key: your-secret-key" \
  -d '{"content": "# 服务配置\n端口设置为 8080。", "file_name": "config.md"}'

# 语义搜索
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-api-key: your-secret-key" \
  -d '{"query": "端口设置", "top_k": 5}'

# 删除文档
curl -X DELETE http://localhost:8000/api/v1/documents/config.md \
  -H "x-api-key: your-secret-key"

其他项目集成示例

# Python
import httpx

resp = httpx.post(
    "http://localhost:8000/api/v1/search",
    json={"query": "向量数据库", "top_k": 5},
    headers={"x-api-key": "your-secret-key"},
)
for r in resp.json()["results"]:
    print(f"[{r['score']:.2f}] {r['source_file']} — {r['section_title']}")

---

CLI 命令参考

所有命令均支持 --config/-c（配置文件）、--collection/-C（集合名，默认 default）。

命令	说明
ingest <文件路径>	入库单个 .md 文件，支持-C 指定集合
ingest-dir <目录路径>	递归入库目录下所有 .md 文件
search <查询> -k <数量>	语义检索，-k 默认 10、最大 100，--json JSON 输出
stats	显示 chunks 总数、源文件列表
serve -p <端口>	启动 HTTP 服务（默认 8000）

---

配置说明

config.yaml

chroma:
  persist_dir: ./data              # ChromaDB 数据存储目录
  collection_name: markdown_docs   # 集合名称

embed:
  mode: local                      # local（本地模型） | api（云端 API）
  local_model: BAAI/bge-small-zh-v1.5   # 本地模型名
  provider: openai                 # api 模式下的服务商
  api_base: ""                     # 覆盖默认 API 地址
  model: ""                        # 覆盖默认模型名

chunk:
  max_size: 1000                   # 分块最大字符数
  overlap: 100                     # 相邻 chunk 重叠字符数

server:
  host: 0.0.0.0                    # 服务监听地址
  port: 8000                       # 服务监听端口

.env 环境变量

EMBED_API_KEY=sk-xxx          # 嵌入 API 密钥（api 模式必需）
MD_VECTOR_API_KEY=secret      # HTTP API 访问密钥（不设置则跳过认证）

Provider 速查

provider	默认 API 地址	默认模型	维度
local	本地（sentence-transformers）	BAAI/bge-small-zh-v1.5	512
openai	https://api.openai.com/v1	text-embedding-3-small	1536
dashscope	阿里云 DashScope	text-embedding-v4	1536

使用 OpenAI 兼容的第三方服务（硅基流动、智谱、DeepSeek 等）只需设置 provider: openai 并覆盖 api_base 和 model:

embed:
  mode: api
  provider: openai
  api_base: https://api.siliconflow.cn/v1
  model: BAAI/bge-large-zh-v1.5

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项目结构

md-vector-db/
├── config.yaml              # 主配置文件
├── .env.example             # 环境变量模板
├── pyproject.toml
├── src/
│   ├── core/                # 核心逻辑（不依赖 server/cli）
│   │   ├── config.py        # YAML + .env → dataclass
│   │   ├── db.py            # ChromaDB 封装（线程安全）
│   │   ├── embedder.py      # 嵌入器（Local/OpenAI/Dashscope）
│   │   ├── ingest.py        # 混合分块 + 入库
│   │   └── search.py        # 语义检索
│   ├── server/              # FastAPI HTTP 层
│   │   ├── app.py           # 路由 + 中间件
│   │   ├── deps.py          # 依赖注入（AppState）
│   │   └── auth.py          # 认证 + 速率限制
│   └── cli/
│       └── main.py          # Typer CLI
├── data/                    # ChromaDB 持久化目录
├── md_docs/                 # 待入库文档目录
├── scripts/
│   ├── serve.py                  # 快速启动脚本
│   └── ingest_obsidian.py        # 批量入库 Obsidian 知识库
└── tests/                   # 测试（46 个）

测试

uv run pytest tests/ -v                      # 全部测试 (46 个)
uv run pytest tests/test_embedder.py -v      # 嵌入器测试
uv run pytest tests/ -v -k "search"          # 按名称过滤
uv run pytest tests/ -v --cov=src --cov-report=term-missing  # 覆盖率

架构

数据流: MD 文件 → MarkdownSplitter.split() (标题→段落分块) → batch_embed() (分批嵌入) → ChromaDB collection.add() → Searcher.search() 查询

依赖方向: config ← db ← embedder ← ingest / search ← server / cli

分块策略（混合切分）: 先按 #/##/### 标题拆分 → 章节超过 1000 字符则按段落边界继续拆 → 单个段落仍超限则按标点符号硬切，所有拆分保留 100 字符重叠。

线程安全: 所有 ChromaDB 写操作（add/delete）通过 threading.Lock 保护，支持 FastAPI 多请求并发。

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GPU 加速

本地嵌入模式自动检测 CUDA 设备，优先使用 GPU。实测性能对比（RTX 4060 Laptop，bge-small-zh-v1.5）：

文件大小	chunks	CPU 耗时	GPU 耗时
60KB	320	数分钟至卡死	0.7s
96KB	729	卡死	1.8s

GPU 环境前提：安装 CUDA 版 torch。本项目 pyproject.toml 已配置从本地 wheel 目录获取 CUDA 版 torch，uv sync 即可。

[tool.uv]
find-links = ["D:/settings/Language/Python/库"]   # 本地 CUDA wheel
index-strategy = "unsafe-best-match"              # 允许跨源查找

---

License

MIT