前言¶
DeepSeek Harness (DSH) 的插件化架構支持在本地擴展各類檢索能力。對於需要訪問古籍文獻（如《道藏》）但希望保持完全離線運行的開發者，dao-zang-skill 提供了一套完整的解決方案。它無需調用外部 Embedding API 或網絡請求，直接在本地數據庫中對《中華道藏》和《正統道藏》進行檢索，並支持從源 Markdown 文件中提取帶標記的原文。
插件概述¶
這是一個由 Godners-Code 維護的 DSH 插件，旨在解決本地化古籍文獻檢索與原文溯源的問題。它內置了文本與語義雙引擎，能對 285,117 個文本塊進行全量索引，並提供一鍵環境自檢與工作區初始化功能。
核心能力¶
雙引擎檢索¶
- 文本引擎（默認）：基於 ChromaDB 實現全文本過濾，配合 TF/IDF 排序，零依賴，啓動速度快。
- 語義引擎（可選）：本地運行 bge-m3 ONNX 模型，生成 1024 維餘弦向量，與數據庫向量維度保持一致，支持語義相似度檢索。
原文定位與提取¶
使用 --original 參數，插件可定位到原始 .md 文件中的具體位置，返回帶 ⟦...⟧ 標記的文本片段及行號，便於後續處理或人工校對。
文件過濾¶
通過 --source 參數，可限制搜索範圍僅針對文件名包含特定關鍵詞的文件，提高檢索效率。
環境與部署¶
- 自檢：提供
check_env.py --selftest命令，用於檢查環境配置並執行煙霧測試。 - 一鍵工作區設置：
setup_workspace.py腳本可從 HuggingFace 下載數據集並離線重建本地 ChromaDB。
安裝與啓用¶
在終端中執行以下命令安裝插件：
dsh plugin --profile web add dao-zang-skill
安裝完成後，重啓 dsh web。在聊天界面的輸入框輸入 / 並選擇 dao-zang，或在對話中指令助手“use the dao-zang skill”即可激活。
數據準備¶
插件運行需要本地數據支持，工作區目錄需包含 ChromaDB/（285,117 個文本塊）和 Markdowns/（3,152 個文件）。
初始化工作區：
python assets/dao-zang/scripts/setup_workspace.py --dir <workspace>
適用場景與注意¶
- 離線場景：插件完全離線運行，適合內網環境或對數據隱私有高要求的場景。
- 環境要求：請確保運行環境滿足
package.json中定義的依賴版本（如 Node.js >=20）。 - 數據規模：本地 ChromaDB 數據量較大（約 28 萬文本塊），首次初始化或重建索引需要一定的磁盤空間與時間。
總結¶
dao-zang-skill 爲 DSH 用戶提供了完整的本地化古籍檢索能力，支持從關鍵詞到語義的多種檢索方式，並具備精確的原文溯源功能。更多詳情與源碼，請訪問 GitHub。
