通过OI-Wiki提升大型模型!

使用Deepseek-V3对当前的462页OI-wiki进行总结,将这些总结嵌入为语义向量,并建立一个向量数据库。
查询时,在数据库中找到最接近的向量并返回相应的wiki Markdown。
确保你有uv。
首先,下载此仓库:
cd <MCP服务器路径>
git clone --recurse-submodules https://github.com/ShwStone/mcp-oi-wiki.git
然后打开你的MCP配置文件(mcpo或claude):
{
"mcpServers": {
"oi-wiki": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"<MCP服务器路径>/mcp-oi-wiki",
"run",
"python",
"main.py"
]
}
}
}
你可以生成自己的db/oi-wiki.db---。
将Silicon flow API密钥放置在api.key中,内容要翻译的文件。
然后运行:
uv run script/request.py
在批量推理页面下载总结结果到result.jsonl。
最后运行:
uv run script/gendb.py
生成新的db/oi-wiki.db。