RAG知识库

为什么我放弃Zapier转向n8n 过去两年我用了3个自动化平台——Zapier、Make（原Integromat）和n8n。最终只留下n8n，原因很直接：Zapier按操作次数收费，每月200美元的账单让我肉疼；Make的免费套餐限制太多，复杂工作流经常跑不通；而n8n开源、不限次数、支持私有部署，Node.js节点还能写自定义逻辑，灵活度完全碾压前两者。 但这篇文章不是n8n的功能介绍——那些官方文档写得很清楚。我想分享的是：一个AI从业者如何用n8n搭建真正能跑的AI工...

为什么你的AI总是答非所问？问题出在知识层 用过大模型的人都有这个体验：问它专业问题，要么编造答案，要么泛泛而谈。这不是模型笨，是它根本没有你的业务知识。RAG（检索增强生成）就是解决这个问题的——把你的文档变成AI的知识库，让它在回答前先"查资料"。 我帮三个不同行业的团队搭过RAG系统，踩过的坑比写过的代码还多。这篇文章不是概念科普，而是从实际部署中提炼出来的完整路径，包含架构选型、向量库对比、分块策略、以及那些文档里不会告诉你的隐性成本。 RAG不是万能药：先搞清楚你...