fojin

一站式检索万部佛典，AI 问答直达经义

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 68 🐛 待处理 12 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 359
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，Apache-2.0 许可证，可自行部署使用，无收费信息。

项目预览

fojin 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类搜索知识
开发团队xr843
官网地址https://fojin.app
GitHubhttps://github.com/xr843/fojin
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，可自行部署使用，无收费信息。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai,buddhism,buddhist-studies,chinese-classics,digital-humanities,docker,elasticsearch,fastapi,full-text-search,knowledge-graph,nlp,open-source,pali,parallel-reading,rag,react,sanskrit,semantic-search,tibetan
GitHub 星标★ 359
上线时间2026-03-10 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积26.9 MB
本站数据更新2026-11-11
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

fojin 是一个佛教数字文本平台，旨在整合和检索佛教经典资源。它收录了超过 10,500 篇文本，来自 613 个不同来源，支持三语对照（如汉、藏、巴利等），并提供跨经典的全文搜索、知识图谱和基于 RAG 的 AI 问答功能。该项目解决的是佛教文献分散、检索困难、跨语言对照不便的问题，为研究者、修行者和开发者提供一个结构化的数字文本基础设施。核心能力包括：大规模文本的聚合与清洗、多语言对齐、全文搜索引擎、知识图谱构建，以及结合向量检索和生成模型的智能问答。技术栈以 Python 为主，适合作为佛教数字人文研究或相关应用开发的数据层和查询层。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 359

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶 约 60 分钟 部署方式：Docker 4 步

环境要求

  • Docker 与 Compose
  • 16GB 内存以上
  • 经藏 XML 数据
  • 嵌入模型

安装与启动步骤

  1. 1起服务

    克隆后直接起容器，数据库迁移会自动跑

    git clone https://github.com/xr843/fojin.git && cd fojin && docker compose up -d

  2. 2导目录

    把经藏目录导进去，先有目录再有正文

    docker exec fojin-backend python scripts/import_catalog.py

  3. 3导正文

    按 XML 目录批量导入正文，耗时较长

    docker exec fojin-backend python scripts/import_content.py --all --xml-dir /data/xml-p5

  4. 4生成向量

    为正文生成嵌入，之后才能检索

    docker exec fojin-backend python -m scripts.archive.misc.generate_embeddings --source cbeta

如何确认成功

问一句经文出处，助手能给出带出处的回答，点开能定位到具体卷次。

注意事项

  • 这是古籍检索增强系统，不是通用问答机器人。
  • 导入全量数据耗时以小时计，先把小样本跑通再全量。
  • 向量生成最吃资源，纯 CPU 会很慢。
  • 回答的准确性取决于语料完整性，缺卷就会答偏。
  • 另有免安装的命令行版本，可先用它试检索效果。

核心亮点

  • 数据规模可观：超 1 万篇文本和 600+ 来源，覆盖面广
  • 三语对照和跨经典检索，适合比较研究
  • 集成 RAG 问答和知识图谱，降低使用门槛

不足之处

  • 早期项目，文档和社区生态待观察
  • 依赖外部数据源，文本质量与版权需自行评估

适用场景

  • 佛学研究中的跨语言经典对照与检索
  • 佛教知识库的智能问答应用开发
  • 数字人文领域的文本数据挖掘与分析

替代项目

BuddhaNexus、SuttaCentral、CBETA

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