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使用 msty.app 和 Knowledge Stacks 建立個人知識庫系統

說明

嘗試利用local llm自動從文字檔轉成影音檔
利用AI自動對文件檔產生影音檔案 - YouTube

引言

在資訊爆炸的時代，我們每天接收大量的資訊，但如何有效地管理、整理和利用這些資訊成為一個挑戰。本文將介紹如何使用 msty.app 結合 Knowledge Stacks 建立一個強大的個人知識庫系統，讓您能夠在本地運行大型語言模型 (LLM)，並與您的個人知識庫無縫整合。

什麼是 Local LLM？

Local LLM 是指在本地設備上運行的大型語言模型，而不是依賴雲端服務。這種方式有幾個顯著的優勢：

1. 隱私保護：您的數據不會離開您的設備，減少了隱私洩露的風險
2. 無需網絡連接：可以在離線環境中使用
3. 無使用限制：沒有 API 調用次數或費用限制
4. 自定義控制：可以根據需要調整和優化模型

msty.app 簡介

msty.app 是一個優秀的本地 LLM 應用程式，它提供了友好的用戶界面，讓非技術用戶也能輕鬆使用強大的 AI 模型。它的主要特點包括：

1. 簡單易用：安裝後即可使用，無需複雜配置
2. 多模型支持：支持多種開源 LLM 模型
3. 本地運行：所有處理都在本地完成，保護隱私
4. 知識庫整合：可以與外部知識庫系統整合

Knowledge Stacks 簡介

Knowledge Stacks 是一個強大的知識管理系統，它可以幫助您組織、索引和檢索各種形式的知識。它的主要功能包括：

1. 多格式支持：可以處理文本、PDF、網頁等多種格式
2. 智能索引：使用先進的索引技術，快速檢索相關信息
3. 語義搜索：基於內容含義而非簡單關鍵詞匹配進行搜索
4. API 接口：可以與其他系統整合

系統設置步驟

1. 安裝 msty.app

1. 訪問 msty.app 官方網站下載適合您操作系統的版本
2. 按照安裝嚮導完成安裝
3. 首次啟動時，選擇您想要使用的 LLM 模型（推薦初學者使用 Llama 3 8B）
4. 等待模型下載完成

2. 設置 Knowledge Stacks

1. 下載並安裝 Knowledge Stacks
2. 創建一個新的知識庫項目
3. 設置索引參數，包括向量嵌入模型和索引類型
4. 創建必要的文件夾結構，用於組織不同類型的知識

3. 導入知識資料

1. 收集您想要納入知識庫的文檔、筆記和資料
2. 使用 Knowledge Stacks 的導入功能，將這些資料導入系統
3. 等待系統完成索引建立
4. 測試搜索功能，確保資料可以被正確檢索

4. 連接 msty.app 與 Knowledge Stacks

1. 在 msty.app 中，進入設置頁面
2. 找到「知識庫連接」選項
3. 選擇 Knowledge Stacks 作為知識庫提供者
4. 輸入 Knowledge Stacks 的 API 密鑰和端點地址
5. 測試連接，確保兩個系統可以正常通信

使用方法與最佳實踐

日常使用流程

1. 啟動 msty.app 和 Knowledge Stacks
2. 在 msty.app 的聊天界面中，輸入您的問題
3. 系統會自動查詢您的知識庫，並結合 LLM 的能力提供答案
4. 您可以要求系統提供引用來源，以驗證信息的準確性

知識庫維護

1. 定期更新：定期導入新的資料，保持知識庫的時效性
2. 整理分類：使用標籤和文件夾系統，對知識進行分類
3. 質量控制：定期檢查知識庫中的資料質量，移除過時或不準確的信息
4. 優化索引：根據使用情況，調整索引參數，提高檢索效率

進階技巧

1. 提示詞工程：學習如何編寫有效的提示詞，引導 LLM 生成更準確的回答
2. 自定義模型：嘗試不同的 LLM 模型，找到最適合您需求的一個
3. 批量處理：使用 Knowledge Stacks 的批處理功能，高效處理大量文檔
4. API 整合：利用兩個系統提供的 API，開發自定義工作流程

案例分析

研究人員的知識管理

一位研究人員使用這套系統管理大量的學術論文和研究筆記。通過 Knowledge Stacks，他可以快速索引數百篇論文，而 msty.app 則幫助他分析和總結這些資料，大大提高了研究效率。

內容創作者的資料庫

一位內容創作者使用這套系統管理她的創作素材和參考資料。當她需要撰寫新文章時，可以通過 msty.app 查詢相關資料，獲取靈感，並確保內容的準確性。

常見問題解答

Q: 這套系統對硬件有什麼要求？

A: 運行 Local LLM 需要一定的硬件資源。對於基本使用，建議至少有 16GB RAM 和現代多核 CPU。如果使用較大的模型，可能需要專用顯卡。

Q: 我可以在移動設備上使用嗎？

A: msty.app 有移動版本，但完整的知識庫系統在桌面環境中表現最佳。您可以考慮使用雲端同步功能，在不同設備間共享知識。

Q: 如何處理非文本資料，如圖片和音頻？

A: 當前版本主要處理文本資料。對於多媒體資料，您可以添加描述性標籤和筆記，使其可被檢索。

結論

結合 msty.app 和 Knowledge Stacks 建立個人知識庫系統，為我們提供了一個強大的工具，幫助我們更有效地管理和利用知識。這套系統不僅保護了我們的隱私，還提供了靈活的自定義選項，適應不同的需求。

隨著 AI 技術的不斷發展，這類本地 LLM 結合知識庫的解決方案將變得越來越強大，成為個人和組織知識管理的重要工具。現在正是開始建立您自己的知識庫系統的好時機！

如何簡單透過local llm 建立個人KB

1.前端msty.app
2.把個人文件匯入Knowledge stack
3.可以直接使用msty.app下載local llm model 也可以更改設定直接使用ollama

How to install piper-tts on Mac

Recently I try to install piper to have local neural text , but encounter the below issue

Collecting piper-tts
  Using cached piper_tts-1.2.0-py3-none-any.whl.metadata (776 bytes)
INFO: pip is looking at multiple versions of piper-tts to determine which version is compatible with other requirements. This could take a while.
  Using cached piper_tts-1.1.0-py3-none-any.whl.metadata (776 bytes)
ERROR: Cannot install piper-tts==1.1.0 and piper-tts==1.2.0 because these package versions have conflicting dependencies.

The conflict is caused by:
    piper-tts 1.2.0 depends on piper-phonemize~=1.1.0
    piper-tts 1.1.0 depends on piper-phonemize~=1.0.0

To fix this you could try to:
1. loosen the range of package versions you've specified
2. remove package versions to allow pip to attempt to solve the dependency conflict

The solution is manully install by the following command

pip install piper-tts --no-deps piper-phonemize-cross onnxruntime numpy