opc-deepbrain 0.2.0

Local-first self-learning knowledge base. Turn your documents into searchable, evolving knowledge.

OPC DeepBrain

纯本地的自学习知识库。把你电脑里的文档变成可搜索、可进化的知识。

它做什么？

把你指定目录里的文档（PDF、Word、Markdown、文本文件）自动读取、切片、摘要、建索引。之后你可以用自然语言搜索你自己的知识库。

不上传任何数据。不需要网络。不花钱。

安装

pip install opc-deepbrain

快速开始

# 初始化知识库
deepbrain init

# 摄入文档目录
deepbrain ingest ~/Documents
deepbrain ingest ~/Notes

# 搜索
deepbrain search "关于融资的策略"

# 查看知识库统计
deepbrain stats

核心能力

📂 文档摄入

指定目录，自动扫描 PDF / Word / Markdown / TXT 文件。增量处理——只处理新增和修改的文件。

🧠 智能摘要

用本地模型（Ollama）给每个文档生成摘要。不是存原文，是提炼知识。

🔍 混合搜索

关键词精确匹配 + 向量语义搜索，RRF 融合排序。中文分词支持。

🔄 知识进化

• 跨文档聚合同主题内容
• 自动去重
• 知识衰减（过时的自动降权）
• 冲突检测（矛盾的知识标注出来）

📋 知识状态

每条知识都有：

• 类型（事实 / 推断 / 偏好 / 约束）
• 证据（来源原文引用）
• 时效（生效时间 / 失效时间）
• 置信度（0-1，随时间衰减）

🔒 完全本地

• 存储：SQLite（一个 .db 文件）
• 模型：Ollama（本地运行）
• 零网络依赖

作为 Python 库使用

from deepbrain import DeepBrain

brain = DeepBrain()

# 摄入
brain.ingest("~/Documents")

# 学习一条知识
brain.learn("跃盟科技是一家AI情景智能公司", claim_type="fact")

# 搜索
results = brain.search("跃盟科技做什么")
for r in results:
    print(f"[{r['claim_type']}] {r['content']}")

# 进化（聚合、去重、衰减）
brain.evolve()

与 OPC Agent 集成

OPC DeepBrain 可以被 OPC Agent 调用，让你的 AI 助手自动使用你的知识库：

from deepbrain import DeepBrain

brain = DeepBrain()
context = brain.search("用户问题相关的内容")
# 注入到 AI 对话的 system prompt

支持的文件格式

格式	扩展名	依赖
Markdown	.md	无
纯文本	.txt	无
PDF	.pdf	PyMuPDF
Word	.docx	python-docx
代码文件	.py .js .ts .java 等	无

配置

# ~/.deepbrain/config.yaml
storage:
  path: ~/.deepbrain/brain.db

ollama:
  base_url: http://localhost:11434
  model: qwen2.5:7b          # 摘要/提取用
  embed_model: nomic-embed-text  # 向量化用

ingest:
  watch_dirs:
    - ~/Documents
    - ~/Notes
  ignore_patterns:
    - "*.tmp"
    - "node_modules/**"
  max_file_size_mb: 50

系统要求

• Python 3.10+
• Ollama（推荐 qwen2.5:7b + nomic-embed-text）
• 8GB+ 内存

许可证

Apache-2.0