打造智能语料库：通过CocoAIServer实现Notion笔记RAG检索功能

本文将详细介绍如何将 Notion 作为语料库，部署 Coco Server 的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）功能。我们将使用 Easysearch 作为语料库存储 Notion 素材，并通过 ollama 进行 LLM 推理。

1. 环境准备 1.1 启动 Easysearch

首先，启动 Easysearch 作为语料库，用于存储 Notion 的素材。

1.2 启动 ollama

接下来，启动 ollama，用于进行 LLM 推理。

1.3 启动 CoCo Server

启动 CoCo Server，默认端口为 9000。

OLLAMA_MODEL=deepseek-r1:1.5b ES_PASSWORD=45ff432a5428ade77c7b ./coco-mac-arm64

2. CoCo App 连接与登录 2.1 连接 CoCo Server

通过 CoCo App 连接 Server，并输入相关信息。

2.2 使用 GitHub 登录

登录时选择使用 GitHub 账号进行认证。

2.3 获取 OAuth 回调信息

登录成功后，系统会重定向并返回 OAuth 回调信息。我们需要抓取以下信息，后续将使用该 token 换取访问 CoCo Server AI 的 key：

coco://oauth_callback?code=cupibub55o1cfqbveps0q804ai6aj14in3u91xjhvuk8s7ixirjsq2j9mmyyeut91nmgjwz0b494ngpk&request_id=eb94762b-f054-4710-9c6cf20889d3&provider=coco-cloud

3. 认证流程 3.1 获取临时 Token

首先，访问以下 URL 获取临时 Token：

http://localhost:9000/sso/login/github?provider=coco-cloud&product=coco&request_id=dd9825e1-ebd3-4c84-9e3f-7ccb0421c508

该请求将返回一个临时 Token。

3.2 换取 Access Token

使用上一步获取的临时 Token，通过以下命令换取 Access Token：

curl -H'X-API-TOKEN: <token>' "http://localhost:9000/auth/request_access_token?request_id=dd9825e1-ebd3-4c84-9e3f-7ccb0421c508"

返回的 Token 即为所需的 Access Token。

3.3 使用 Postman 获取 Token

在 Postman 中执行上述步骤，获取 access_token 和过期时间。

4. 使用 Python 脚本自动化认证流程

以下 Python 脚本可用于自动化解析 OAuth 回调信息并获取 Access Token：

import requests def parse_oauth_callback(url): query_params = {param.split('=')[0]: param.split('=')[1] for param in url.split('?')[1].split('&')} code = query_params.get("code") request_id = query_params.get("request_id") return code, request_id def request_access_token(code, base_url, request_id): url = f"{base_url}/auth/request_access_token?request_id={request_id}" headers = {"X-API-TOKEN": code} response = requests.get(url, headers=headers) return response.json() # 示例输入 oauth_callback_url = """ coco://oauth_callback?code=cupibub55o1cfqbveps0q804ai6aj151wu4in3u91xjhvuk8s7ixirjsq2j9mmyyeut91nmgjwz0b494ngpk&request_id=eb94762b-f054-4710-9c6a-0cf2088729d3&provider=coco-cloud """ base_url = "http://localhost:9000" # 解析 code 和 request_id code, request_id = parse_oauth_callback(oauth_callback_url) # 发送请求 token_response = request_access_token(code, base_url, request_id) print(token_response) 5. 查看用户信息

使用获取的 access_key 可以查看用户信息：

import requests url = "http://localhost:9000/account/profile" payload = {} headers = { 'X-API-TOKEN': 'cupichb55o1cfqbveq90zwomyxs791ul3esbxxt480c8dzgvdtjtvmcnsld4a5v0wvx9l9ofcf1' } response = requests.request("GET", url, headers=headers, data=payload) print(response.text) 6. 注册 Notion Connector

以下 Python 脚本用于注册 Notion Connector：

import requests import json def update_connector(base_url, api_token, connector_name, data): url = f"{base_url}/connector/{connector_name}?replace=true" headers = { "X-API-TOKEN": api_token, "Content-Type": "application/json" } response = requests.put(url, headers=headers, data=json.dumps(data)) return response.json() base_url = "http://localhost:9000" api_token = "<token>" notion_data = { "name": "Notion Docs Connector", "description": "Fetch the docs metadata for notion.", "icon": "/assets/connector/notion/icon.png", "category": "website", "tags": ["docs", "notion", "web"], "url": "http://coco.rs/connectors/notion", "assets": { "icons": { "default": "/assets/connector/notion/icon.png", "web_page": "/assets/connector/notion/icon.png", "database": "/assets/connector/notion/database.png", "page": "/assets/connector/notion/page.png" } } } response_notion = update_connector(base_url, api_token, "notion", notion_data) print(response_notion)

在Easysearch中看到创建Notion的Connector：

7. 配置 Notion Connector 7.1 修改 Notion 配置文件

修改 Notion 配置文件以激活检索功能：

7.2 申请 Notion API Key

在 Notion 官网申请 API Key：Notion API Key

7.3 配置权限与展示 API Key

配置完成后，设置权限并展示 API Key：

7.4 配置 Notion Connector

使用以下 Python 脚本配置 Notion Connector：

import requests import json def create_datasource(base_url, api_token, data): url = f"{base_url}/datasource/" headers = { "X-API-TOKEN": api_token, "Content-Type": "application/json" } response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data)) return response.json() # 示例输入 base_url = "http://localhost:9000" api_token = "<api-key>" datasource_data = { "name": "My Notion", "type": "connector", "connector": { "id": "notion", "config": { "token": "<notion token>" } } } # 发送 POST 请求 response = create_datasource(base_url, api_token, datasource_data) print(response)

在Easysearch中会创建coco相关的索引：

7.5 设置 Notion 集成

在 Notion 中设置集成，以便 CoCo Server 能够搜索到相关内容：

8. 验证检索功能

在 coco_document 中可以看到notion的文档：

8.1 查看 CoCo Server 日志

在 CoCo Server 日志中确认 Notion 检索功能已启用：

8.2 在搜索栏检索

最后，您可以在搜索栏中检索到 Notion 笔记内容：

至此，您已成功将 Notion 作为语料库部署到 CoCo Server 的 RAG 功能中。

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我们详细介绍了如何将 Notion 作为语料库，部署 Coco Server 的 RAG 功能。从环境准备到认证流程，再到配置 Notion Connector 和验证检索功能，每一步都进行了详细的说明和操作演示。希望本文能帮助您顺利实现 Notion 与 Coco Server 的集成，提升您的知识管理和检索效率。