该知识背景仓库是由一群热爱技术的开发者创建的，旨在解决大模型输入受限的问题。目前已经完成的内容是对文章、word、pdf以及网页内容的知识解析并转存为向量库。后期还会增加对图片的解析。目前主要解析的内容的格式包括问答格式以及文本格式。
在大数据时代，我们面临着海量数据的处理问题，而机器学习模型的输入受限于数据的格式和大小。因此，如何有效地处理和利用这些数据成为了一个重要的问题。为了解决这个问题，我们创建了这个知识背景仓库。
该知识背景仓库目前已经完成了对文章、word、pdf以及网页内容的知识解析，并将其转存为向量库，方便后续的处理和利用。后期还会增加对图片的解析。
我们的仓库支持的文件格式包括：
- 文章：txt、md、html等
- Word文档：doc、docx等
- PDF文档：pdf
- 网页内容：html、htm等
我们支持的内容格式包括：
- 问答格式：支持常见的问答格式，如百度知道、知乎等
- 文本格式：支持常见的文本格式，如新闻、博客等
我们的目标是将各种格式的知识背景转化为向量，以便于后续的处理和利用。我们使用了先进的自然语言处理技术，包括词向量、句向量、文档向量等，来实现对知识背景的解析和转化。
使用该知识背景仓库非常简单，您只需要将需要解析的文件或内容上传到我们的仓库中，我们会自动进行解析并将其转存为向量库。您可以通过API或者Web界面来查询和使用这些向量。
我们提供了以下API：
- 查询向量：根据关键词或者向量ID查询对应的向量。
- 相似向量查询：根据一个向量查询与其相似的向量。
- 向量聚类：将向量进行聚类，方便对知识背景进行分类和分析。
我们的Web界面提供了以下功能：
- 上传文件：将需要解析的文件上传到我们的仓库中。
- 查询向量：根据关键词或者向量ID查询对应的向量。
- 相似向量查询：根据一个向量查询与其相似的向量。
- 向量聚类：将向量进行聚类，方便对知识背景进行分类和分析。
我们欢迎各位开发者的贡献，如果您有任何好的想法或建议，欢迎在GitHub上提交issue或者pull request。
如果您对该知识背景仓库有任何疑问或建议，欢迎通过以下方式联系我们：
- 邮箱：liuc85405@163.com
- 微信：xxxxxx
感谢您的支持和关注！