這是一個用於管理 Open Notebook 知識庫的自動化 CLI 工具。它支援批次上傳、知識庫查詢、系統狀態管理以及與 AI 對話。

本專案使用 uv 進行套件管理。

1. 安裝依賴:

   uv sync --no-editable

   在 macOS 上，uv 的 editable 安裝可能會產生帶有 hidden flag 的 .pth 檔， 導致 notebook-cli 啟動時出現 ModuleNotFoundError: No module named 'open_notebook'。 若要避免這個問題，請固定使用 --no-editable。

2. 確認 Docker 服務: 確保 docker-compose.yml 已啟動：

   docker compose up -d

建議優先透過 repo 內的 wrapper script 執行：

./notebook-cli.sh --help

它會固定使用 uv run --no-editable notebook-cli，避免再次踩到 editable install 的匯入問題。

若需要，也可以直接使用：

• 列出標的 (筆記本/模型/來源):

  # 列出筆記本
  uv run --no-editable notebook-cli list --notebook
  
  # 列出所有模型
  uv run --no-editable notebook-cli list --model
  
  # 列出所有來源 (或指定筆記本的來源)
  uv run --no-editable notebook-cli list --source [notebook_id]

• 檢查系統狀態:

  uv run --no-editable notebook-cli status

• 批次上傳檔案:

  # 上傳並自動執行 AI 分析 (Insights)
  uv run --no-editable notebook-cli upload ./path/to/files "notebook_id" --enable-insights

• 清空筆記本:

  uv run --no-editable notebook-cli clear "notebook_id"

• 搜尋知識庫:

  uv run --no-editable notebook-cli search "關鍵字" --notebook "notebook_id"

• 直接提問 (Ask):

  uv run --no-editable notebook-cli ask "您的問題" --notebook "notebook_id"

• 執行對話:

  uv run --no-editable notebook-cli chat "session_id" "訊息內容"

註：若要取得筆記本或模型 ID，請使用 list 指令查詢。

專案內包含一個自動化腳本 ai_iterative_ask.py，它能根據 notebook-cli 的回答，自動思考並產生後續問題，達成多輪深入探討。

1. 安裝依賴:

   pip install python-dotenv requests

2. 配置環境變數: 將 .env.sample 複製為 .env 並填入您的 NVIDIA NIM API Key：

   cp .env.sample .env
   # 編輯 .env 填入 NVIDIA_NIM_API_KEY

python ai_iterative_ask.py "您的初始問題" [最大回合數]

範例:

python ai_iterative_ask.py "請分析這個知識庫的主要內容" 3

該腳本會：

• 執行第一輪提問。
• 將回答傳給 NVIDIA NIM AI，產生下一個相關問題。
• 重複執行直到達到設定的回合上限。
• 最後一輪自動產生完整總結。