知识库与 RAG工具
书内 Book Learning：面向多账户教材的引文校验 RAG 学习助手
Zafer-Liu/book-learning · 书内 BOOKNOTE · 多账户教材 RAG 学习助手 —— 回答必引原文:C/W 双引用校验、批注阅读器、长对话自动压缩、可选联网补充(MCP)
ELI5：它是什么，解决什么问题
书内（Book Learning / BOOKNOTE）是一个可自托管的多账户教材学习工作区，支持上传 Markdown、TXT、DOCX 教材，提供问答、章节讲解、要点梳理与自测四种学习模式。所有回答必须基于本轮检索到的教材证据并附带可展开的原文引用（C/W 双轨引用校验），无引用或伪造引用的回答会被整体拒绝且不落库。项目还包含批注阅读器、长对话自动压缩与上下文计量、可选联网补充（MCP/智谱搜索）、自测复习与 Anki CSV 导出、只读分享链接及在线演示，数据按账户与书籍隔离，单本书一个检索上下文。
核心能力与快速开始
★ 45 · Python
- 能做什么
- 上传 UTF-8 的 .md / .markdown / .txt / .docx 教材（每文件上限 50 MB / 4M 字符，每账户 20 本 / 200 MB），进行标题识别与后台分块索引（默认每块 ≤1200 字符、160 重叠）。检索采用词法、FTS5 全文与向量三路等权 RRF（k=60）融合；未配置 embedding 服务时显式降级为关键词检索并在界面说明。支持问答（模型自主多轮检索，≤10 次）、章节讲解、要点梳理、自测（答案默认折叠）四种模式，可限定到某一小节检索。生成受证据约束：引用标签由服务端在检索时分配，回答中的 C（教材）与 W（网络）标签分轨校验，缺失引用、伪造标签或用网络内容替代教材证据的回答整体拒绝且不保存；每条回答至少需锚定一个 C 引用。附带批注阅读器（三色高亮、私有批注不发送给模型、可就选中段落提问或就地自测）、长对话自动压缩与上下文计量（未压缩字符 ≥9000 且消息 ≥6 时触发总结，最后 3 轮保持原文，连续 3 次失败开路熔断）、可选联网补充（仅当设置 STUDY_SEARCH_API_KEY 时出现，默认关闭，仅外发模型提炼的检索词）、内置 mermaid 图表工具（每次回答最多 3 张，内容绑定检索证据）、自测复习与 Anki 兼容 CSV 导出、可撤销的只读分享链接与限速不留存的在线演示、按账户与书籍隔离的阅读位置记忆、多账户注册登录（PBKDF2 密码、会话 Cookie + CSRF，支持一码一账号与邀请码）。
- 适用场景
- 适用于个人或小团队自托管搭建教材学习空间：把教材放入书架后通过问答、章节讲解、要点梳理与自测进行学习，并凭借可展开的原文引用核对每个结论；用批注阅读器精读并围绕引用上下文提问；用自动压缩与上下文计量维持长对话学习；在允许联网时用可选的网络搜索补充非教材信息；用自测复习与 Anki CSV 导出做复习安排；用只读分享链接或在线演示向他人展示回答。
- 项目形态
- 可直接使用的工具
- 部署方式
- 自托管；提供本地运行方式（Python 3.11+，python -m study，默认 http://127.0.0.1:8080）以及基于仓库内 Dockerfile 部署到 Railway 的说明（需挂载 /data 持久卷，健康检查 /health，保持 1 副本、1 个 Gunicorn worker；SQLite 与单实例索引队列，扩展前需外置数据库与任务队列）。前端为免构建的原生 JS/CSS。
- 主要依赖
- Python 3.11+、Flask 3.x；数据存储在 SQLite（WAL）与本地数据目录；回答模型需 OpenAI 兼容的 /chat/completions 接口；embedding 服务为可选（OpenAI 兼容 /embeddings，如 bge-m3，更换模型需重建索引）；联网补充可选，默认使用智谱 web-search-pro（也可配置远程 MCP）。必需环境变量包括 STUDY_SECRET_KEY，HTTPS 下需设置 STUDY_COOKIE_SECURE=1。具体模型、API 成本与硬件要求未说明。
- 使用限制
- 数据按账户隔离但不做端到端加密，部署管理员可访问 Volume；未提供邮箱验证、密码找回、管理后台、计费功能，取消请求只会断开浏览器连接而后端可能继续完成，不支持流回滚；网络内容未经核实且不代表教材，法律类教材可能过时，回答不构成现行法律陈述或个人法律建议；扩展性受限（SQLite + 单实例索引队列，多副本需先外置数据库与任务队列）；builtin_books 仅存在于本地磁盘、不入 git，需按说明恢复 pre-commit 钩子防止误提交。具体延迟、并发上限与运行成本未说明。
- 许可证
- GPL-3.0
- 最近推送
- 2026-10-12 19:13
资料检查：2026-10-13 07:00 · 卡片整理：2026-10-14 07:00
卡片由 AI 根据仓库资料整理，未进行安装或运行验证
职业应用
程序员
自托管部署与二次开发：项目为 Python/Flask 服务，含 SQLite、FTS5、RAG 检索与 SSE 流式回答，程序员可阅读 study/ 下的 app.py、tutor.py、rag.py 等模块进行代码审查、排错与功能扩展，并运行离线回归测试。
查看内容依据
study/ # Flask backend app.py # routes, SSE answer stream, accounts & quotas tutor.py # evidence-constrained generation, agent loop, C/W validation rag.py # lexical / FTS5 / vector retrieval fused with RRF
由 AI 根据来源材料整理，未进行安装或运行验证
产品经理
上传 Markdown/TXT/DOCX 教材后，使用问答、章节讲解、要点梳理与自测四种学习模式，并借助自测复习与 Anki CSV 导出整理学习材料。
查看内容依据
upload Markdown / TXT / DOCX textbooks, switch between Q&A, chapter explanation, key-point outlining and self-testing
由 AI 根据来源材料整理，未进行安装或运行验证
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