引言 你是否想过拥有一个私人订制的AI助手，能够随时为你提供最个性化的信息？本文将带你一步步搭建一个基于本地模型和RAG技术的个人知识库。

作者 | Anjolaoluwa Ajayi 编译 | 岳扬 检索增强生成（RAG）是许多 AI 工程师又爱又恨的技术（包括我）。 没错，因为从理论上看，它简单极了：“从你的定制数据中检索正确的上下文

一、RAG+模型部署：企业级解决方案设计 1.1 典型架构设计 工业级技术栈组合： [数据湖] → [ETL管道] → [向量引擎]

学完这个教程，你将理解 MCP 和函数调用 (Function Call) 的区别、何时使用哪种方案，以及如何用 LangGraph、MCP 和开源工具创建强大的智能体聊天机器人。

【重磅开源】纯前端RAG文档处理神器，让你的知识库质量提升10倍！ 🔥 为什么你需要这个工具？ 在构建RAG（检索增强生成）知识库时，你是否遇到过这些痛点： 文档格式混乱，结构不统一 大量文件需要手动

LangChain接入OpenAI需要魔法环境，学习很不方便，提供了几种替代方案：1.ollama部署本地大模型；2.接入国产大模型(阿里云、火山引擎、腾讯混元等)

搭建基础的RAG系统只是第一步，要使其在实际应用中表现出色，性能优化至关重要。优化可以从检索模块、生成模块以及系统整体等多个层面进行。 检索模块优化 (Optimizing Retriever) 检索

RAG（检索增强生成）技术通过外挂知识库解决大语言模型的偏见、幻觉和时效性问题。它先检索知识库，再将相关信息输入大模型生成答案。文档切分策略包括固定大小分块、语义分块等，向量化则将文本转为向量便于检索

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