为什么你需要自己的RAG知识库大模型很聪明,但它不认识你公司的内部文档、不记得你项目的历史决策、更不知道你上周开会讨论了什么。每次让AI回答业务问题,要么凭空编造,要么给你一个"据我所知截至训练数据截止日期"的免责声明。RAG(检索增强生成)就是为了解决这个问题——让大模型先查你的资料,再回答你的问题。我花了三周时间为团队搭建了一套本地RAG知识库,从最开始的Naive RAG到最终的混合检索方案,踩了无数坑。这篇文章把整个搭建过程、关键决策和踩坑记录完整分享出来,帮你少走弯...
向量检索
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2026.05.30 | youres | 5次围观

