最近看了不少企业级 RAG 平台的源码,发现一个通病:一上来就是 Milvus Neo4j MinIO 好几个中间件一起怼,想学习文档怎么变成向量这个核心链路,反而被一堆基础设施绕晕了。这篇文章把这条链路拆到最简:解析 → 分块 → 向量化 → 入库,四步走完,全程本地跑,不需要任何服务器、不需要 Docker,一个 Python 脚本搞定。技术选型环节用什么为什么选它解析pymupdf4llm纯 Python 库,几秒装完,直接把 PDF 转成带标题结构的 Markdown分块按标题/段落切分不用额外依赖,几行代码向量化sentence-transformerstext2vec-base-chinese中文效果好,模型不大入库Zvec阿里开源的嵌入式向量库,pip install即用,不用起服务四个环节全是进程内跑的库,没有一个是要单独部署的服务。环境准备pip install pymupdf4llm sentence-transformers zvec --break-system-packagesStep 1:解析 —— PDF 转 Markdownimport pymupdf4llm def parse_pdf(pdf_path: str) - str: 把 PDF 转成保留标题结构的 Markdown 文本 md_text pymupdf4llm.to_markdown(pdf_path) return md_text markdown_content parse_pdf(sample.pdf) print(markdown_content[:500])为什么不直接用PyPDF2之类的库硬提取文字?因为那样会把标题、段落、表格全部拍扁成一坨纯文本,后面分块时没法按结构切,容易把一句话从中间切断。pymupdf4llm会保留 Markdown 的#、##这些标题标记,分块时可以按标题层级切,语义更完整。如果文档更复杂(扫描件、复杂表格、公式),可以把这一步换成 MinerU,接口不用改,只是解析函数内部实现不同。Step 2:分块 —— 按段落/标题切分from typing import List import re def split_into_chunks(markdown_text: str, max_chars: int 500) - List[str]: 按标题和段落切分,超长段落再按字数二次切分 # 先按标题切成大块 sections re.split(r\n(?#{1,3}\s), markdown_text) chunks [] for section in sections: section section.strip() if not section: continue # 段落内部再按空行细分,避免单块过长 paragraphs [p.strip() for p in section.split(\n\n) if p.strip()] buffer for p in paragraphs: if len(buffer) len(p) max_chars and buffer: chunks.append(buffer) buffer p else: buffer f{buffer}\n\n{p} if buffer else p if buffer: chunks.append(buffer) return chunks chunks split_into_chunks(markdown_content) print(f共切分为 {len(chunks)} 个 chunk) for i, chunk in enumerate(chunks[:3]): print(f[{i}] {chunk[:80]}...\n)Step 3:向量化 —— 文本转 Embeddingfrom sentence_transformers import SentenceTransformer embedding_model SentenceTransformer(shibing624/text2vec-base-chinese) def embed_chunk(text: str) - List[float]: embedding embedding_model.encode(text, normalize_embeddingsTrue) return embedding.tolist() embeddings [embed_chunk(chunk) for chunk in chunks] embedding_dim len(embeddings[0]) print(f向量维度: {embedding_dim})Step 4:入库 —— 写入 Zvecimport zvec # 定义 schema:一个存原文的字段 一个存向量的字段 collection_schema zvec.CollectionSchema( namepdf_kb, fields[ zvec.FieldSchema(nametext, data_typezvec.DataType.STRING), ], vectors[ zvec.VectorSchema( nameembedding, data_typezvec.DataType.VECTOR_FP32, dimensionembedding_dim, index_paramzvec.HnswIndexParam(metric_typezvec.MetricType.COSINE), ), ], ) # 本地建库,数据落在 ./pdf_kb_data 目录下 collection zvec.create_and_open(path./pdf_kb_data, schemacollection_schema) def save_to_zvec(chunks: List[str], embeddings: List[List[float]]) - None: for i, (chunk, embedding) in enumerate(zip(chunks, embeddings)): collection.insert( zvec.Doc( idstr(i), vectors{embedding: embedding}, fields{text: chunk}, ) ) collection.optimize() # 插入完成后构建索引,加速检索 save_to_zvec(chunks, embeddings) print(入库完成)验证一下:检索测试def retrieve(query: str, top_k: int 3) - List[str]: query_embedding embed_chunk(query) result collection.query( querieszvec.Query(field_nameembedding, vectorquery_embedding), topktop_k, ) return [doc.fields[text] for doc in result] results retrieve(文档里提到的核心观点是什么?) for i, chunk in enumerate(results): print(f[{i}] {chunk}\n)完整流程串起来def build_kb_from_pdf(pdf_path: str): markdown_content parse_pdf(pdf_path) chunks split_into_chunks(markdown_content) embeddings [embed_chunk(c) for c in chunks] save_to_zvec(chunks, embeddings) print(f处理完成:{pdf_path} - {len(chunks)} 个 chunk 已入库) build_kb_from_pdf(sample.pdf)小结这套流程的核心思路就四步:解析:把 PDF 转成保留结构的 Markdown,而不是拍扁的纯文本分块:按标题段落切,避免语义被硬切断向量化:用中文效果好的开源 embedding 模型入库:选一个不需要起服务的嵌入式向量库整个脚本没有 Docker、没有独立服务、没有云依赖,python build_kb.py直接跑完,数据全部落在本地目录里。如果以后需求变复杂了(海量文档、多租户、知识图谱),再往上叠 MinerU、Milvus 这些重组件也不迟——但对于个人项目或者快速验证一个想法,这四步已经够用。学习资源推荐如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量。