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96SEO 2026-07-24 12:08 8
其实，
很多人在 哔哩哔哩 收藏夹里屯了大量视频：访谈、课程、公开课、技术分享…，收藏时觉得“以后一定看”，结果越堆越多。想找某个观点/片段时又完全想不起来在哪个视频哪一段。
我就做了一个开源项目：把 B 站收藏夹 → 语音转写 → 向量检索 → 对话问答 串起来让收藏夹变成“可检索、可追溯来源”的个人知识库。
一句话的观点是。把你收藏的视频，变成能问问题、能追溯答案出处的 RAG 知识库。
功能点这方面，
你可以把它理解为：把视频内容“结构化成可检索的记忆”，以后复盘/查资料不用再拉进度条翻半天。
至于整体流程很直。
它的亮点之一是“兜底”：有些视频音频直链会 或过期，项目会自动走兜底流程。
视频演示的观点是，b23.tv/bGXyhjU
按 README 的“ 步”来。
brew install ffmpegapt/yum/pacman 安装 ffmpegbin 加到 PATH项目用 Python 依赖：
# 建议你自己建个环境conda create -n bilibili-rag python= -yconda activate bilibili-ragpip install -r requirements.txt
）设置环境变量
cp .env.example .env# 编辑 .env，填写 DashScope API Key 等配置
这里的 DashScope 属于 阿里云 的模型服务。
）启动后端 + 前端
说到后端，
python -m uvicorn app.main:app --reload
后端文档的观点是，
http://localhost:/docs
再看前端。
cd frontendnpm installnpm run dev
前端页面这方面，
你大概率会遇到的 个坑
）音频直链 / 失效
这不是你代码的问题，B 站音频直链本来就有鉴权 / 过期 / 区域限制。项目的兜底策略是：
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本地下载音频
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ffmpeg 转成 16k 单声道
-
上传到 DashScope 再识别
： ffmpeg 一定要装好 ，Cookie/登录也要能成功。
）成本
README 里写得很清楚：成本主要来自三块——LLM 对话、Embedding 、 ASR。建议你先用 分钟左右短视频 跑通流程。确认效果和费用，再批量处理。
技术栈一览
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说到后端，FastAPI
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LLM ： LangChain + DashScope
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至于向量库，ChromaDB
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至于前端，Next.js + Tailwind
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至于数据库。SQLite
项目里我专门做了 “ 测试与诊断脚本 ”
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debug_asr_single.py :测试单个视频能否正确获取音频
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diagnose_rag.py :测试向量检索召回是否准确
sync_cache_vectors.py :同步数据库缓存数据到向量库
Roadmap
会话管理 / 对话存储 / 检索历史对话
支持 B 站分 P 视频
适配更多 LLM 与向量模型如果你也在做 “ 视频知识库 / 学习资料整理 / RAG 应用 ”，欢迎一起讨论方向。
至于最终，
如果它对你有用。点个 star
> 就是对我最大的鼓励；也非常欢迎提 Issue / PR，一起把它打磨成更顺手的 “ 视频知识库工具 ”。
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