CycleUser

之前写了三个小工具：

Chou 用来对PDF文件根据文章内容来重命名成作者-时代-标题的形式。

NuoYi用来将某个文件夹下面的pdf批量转换成markdown文档。

Gangdan用来基于markdown文档构建知识库进行问答和综述。

今天就来联合使用一下，作为一个案例。

安装

系统里面需要已经有Python，最好用3.12版本的，具体的python的安装过程可以参考之前的教程

pip install chou nuoyi gangdan

先进行重命名

假如pdf源文件夹路径在C:\Users\frede\Desktop\Source这个路径下，在命令行里面，cd过去：

# 这是进入到目标路径，你到时候要改成你的路径
cd C:\Users\frede\Desktop\Source 

# 对当前目录下的pdf文件进行重命名，输入 yes 回车，就执行了
chou --dir ./  --execute

完成重命名后的效果如下图所示：

然后转成markdown

# 设置镜像，下载模型更快更稳定
export HF_ENDPOINT= https://hf-mirror.com

# 然后等待一会出现成功提示就可以了

# 然后对当前目录正常运行 NuoYi 来对当前目录 ./ 下所有内容进行转换
nuoyi ./ --batch
# 第一次运行会下载模型，大概几个g，等会就好了

完成转换之后效果如下所示，图片、公式、表格，不一定很完美，不过对付着能用。

最后用来构建知识库

$ gangdan
[ChromaDB] Initialized successfully: ~\.gangdan\chroma

╔═══════════════════════════════════════════════════════════╗
║  GangDan - Offline Dev Assistant                          ║
║                                                           ║
║  Open in browser: http://0.0.0.0:5000                      ║
╚═══════════════════════════════════════════════════════════╝

 * Serving Flask app 'gangdan.app'
 * Debug mode: off
WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead.
 * Running on all addresses (0.0.0.0)
 * Running on http://127.0.0.1:5000
 * Running on http://192.168.31.64:5000

起来之后就从 http://127.0.0.1:5000 来访问，先设置好要用的模型。我的机器配置低，只有一个1050 4G的笔记本显卡，所以就用qwen3-4b了。

模型设置

然后将刚才的markdown文件上传并建立知识库。

上传建立知识库

如果知识库的内容你很熟悉，也很全面，可以考虑开启严格模式，就确保只用知识库内的东西来生成回答，不过文章比较少的话不建议这么弄。

严格模式

选好了知识库就可以对话了。

开始问答

每个回答都会标记上对应的文献出处，直接拿去在文章中引用也挺方便的。