❗我发现一个很离谱的事情
我们技术人一直在做一件“低效”的事：
- 写博客
- 发文章
- 等别人来看
但现实是👇
👉 大部分内容 没人搜、没人看、也没人用
于是我换了个思路：
❓如果用户不想“找文章”，
👉 那就让博客“直接回答问题”
所以我做了这个项目👇
🤖 一个“会聊天的博客”
👉 在线体验（可以直接问我问题）：
http://47.97.186.200:3000/
👉 开源地址：
github.com/rht-fsang/a…
你可以直接理解为：
🧠 你的博客 = 一个AI助手
用户不需要翻文章，只需要：
👉 直接问
比如：
- “你这个项目怎么实现RAG？”
- “Next.js 怎么接入向量数据库？”
- “这个技术方案的核心难点是什么？”
AI 会基于你的内容回答，而不是乱编。
⚡这个东西到底解决了什么？
一句话：
把“内容” → 变成“服务”
以前：
- 用户：找文章 → 点进去 → 自己读
- 成本：高
现在：
- 用户：直接问
- AI：直接给答案
👉 体验是完全不一样的
🧩 技术上我做了什么？
核心其实就是一套完整的 RAG：
1️⃣ 文档 → 向量
- PDF / Markdown 自动解析
- 切分文本
- embedding（qwen3）
2️⃣ 向量检索（重点）
- PostgreSQL + pgvector
- 根据“语义相似度”找内容
👉 不是关键词匹配，而是“理解意思”
3️⃣ AI生成回答
- 把检索到的内容喂给大模型（GLM-4）
- 生成最终答案
整个流程就是：
用户提问
→ embedding
→ pgvector检索
→ 拼上下文
→ LLM生成答案
🚀 技术栈（比较干净的一套）
- Next.js 14（前后端一体）
- PostgreSQL + pgvector
- Drizzle ORM
- GLM-4-flash（回答）
- qwen embedding（向量）
👉 没有搞复杂架构，但该有的全有
🧠 做完之后，我有3个认知
1️⃣ 博客正在“失效”
未来不是：
搜文章 → 看内容
而是：
直接问 → 得答案
2️⃣ 每个技术人都该有AI分身
这个真的很关键：
- 帮你回答问题
- 用你的知识说话
- 24小时在线
👉 本质是：放大你自己
3️⃣ RAG 是 AI 应用的基本盘
如果你在做 AI：
- 不会 RAG，基本等于没入门
- 会 RAG，可以做一大半应用
🛠 想自己搞一个？
很简单，几步就能跑：
git clone https://github.com/rht-fsang/ai-blog-public
pnpm install
cp .env.example .env.local
docker-compose up -d
pnpm dev
填好：
- API Key
- 数据库
直接起飞。
⭐ 最后（很重要）
如果你觉得这个思路对你有启发：
👉 可以去点个 Star 支持一下：
github.com/rht-fsang/a…
👉 或者直接体验一下我的“AI博客”：
http://47.97.186.200:3000/
💡 一句话总结
未来不是“写博客的人更厉害”
而是“让内容能被问的人更厉害”
