DeepSeek Harness 插件Manifest 有效

dsh-kb-rag

面向 DeepSeek Harness 的本地文献知识库 RAG 插件，支持精确定位段落与 Zotero 引用联动。

视觉与图像UI 与效率开发者工具浏览器与 WebSkills 与工作流

15GitHub Stars5Fork 数更新于2026-10-21

源码项目主页

安装

$ dsh plugin --profile web add [email protected]

插件能力与用途

基于公开仓库快照由 AI 辅助整理，内容必须有源码依据；它不等同于兼容性验证或安全验证。

源码有据

dsh-kb-rag 是一款面向 DeepSeek Harness 的本地文献知识库与 RAG 插件包。它将 PDF、文档和 Zotero 文献库索引至本地 SQLite 数据库，结合 BM25 关键词检索与 BAAI/bge 向量嵌入及重排模型。插件提供 10 个 Agent 工具，支持文献导入、混合检索、去重和带原始页码及 DOI 的证据溯源，全程离线运行无需外部 API 调用。

核心能力

基于 BM25、bge-small 向量嵌入与 bge-reranker 的多路混合重排检索
针对 PDF、TXT、MD、DOCX 文档的分章节自适应分块与权重优化
精确到物理页码、章节与 DOI 的段落溯源，以及 Zotero 库内关联识别
支持 SHA-256 哈希去重跳过与异步后台任务轮询处理的大规模入库流程
内置 10 套结构化模板生成自包含的 HTML 总结卡片与对比视图

适用场景

在 DeepSeek Harness 会话中检索本地学术论文库并获取精确到页码的引用证据
同步本地 Zotero 资料库及其 PDF 附件进行智能问答
在断网或敏感数据环境下进行完全私有化的技术资料与文献 RAG 分析

适合谁

拥有大量 PDF 论文与文献库的高校科研人员及研究生
需要本地化、高隐私性知识库检索的 DeepSeek Harness 用户
注重论据精准溯源与原文核对的技术研究者

文档中可确认的限制

不支持无文本层的扫描版 PDF，未集成 OCR 功能
引擎底层不对检索词进行跨语言翻译，针对英文文献建议使用英文关键词或由 Agent 改写
首次运行时需下载约 1.2 GB 的本地模型，且依赖本地 Python 运行时环境
物理页码定位仅适用于 PDF，TXT、MD 与 DOCX 仅支持章节层级定位

DSH 兼容性

DSH Plugin 针对具体版本记录的运行验证证据。没有结果只代表我们尚未测试，不代表不兼容。

尚未测试目前还没有发布运行兼容性测试结果。

安全信号

来自包元数据和源码检查的客观信号。这些信息用于辅助判断，不代表绝对安全保证。

依赖数量

package.json 声明了 0 个运行依赖、0 个开发依赖、0 个 Peer 依赖和 0 个可选依赖。

信息

已声明 DSH Bundle

package.json 中声明了 DSH Bundle 元数据。

信息

已声明许可证

GitHub 报告该仓库许可证为 MIT。

信息

已获取 package.json

已获取仓库根目录 package.json，可用于 Registry 元数据检查。

信息

源码可用

本次 Registry 快照已获取公开 GitHub 源码元数据。

信息

来源与 Registry 记录

展示此条目的公开来源、Registry 分类与最近一次源码检查信息，并与运行验证结果明确分开。

源码仓库: Breeze136/dsh-kb-rag
Registry 来源: GitHub · dsh-plugin topic
Registry 分类: Plugin Bundle
源码检查: 3a0b7e7 · 2026-10-21

本页面基于公开源码信息独立收录。DSH Plugin 与 DeepSeek 及插件作者均无隶属关系；安装前请始终以作者仓库中的最新说明为准。

仓库活跃度

GitHub Stars: 15GitHub stars
Fork 数: 5
未关闭 Issue: 4
最近提交: 2026-10-21
最近发布: 2026-10-21