本机 AI 笔记：把 RAG 塞进个人知识库

笔记记了一堆，却常常「想不起来」。给个人知识库加上 RAG（检索增强生成），就能让 AI 在你问问题时想起相关内容。

一条可复用的 RAG 流水线

收集 → 切片 → 向量化 → 存向量库 → 检索 → 生成

关键步骤

1. 切片（Chunking） 按标题 / 段落切成合理大小的块（几百字），别整篇塞进向量库。

2. 向量化（Embedding） 把每块转成向量。本地可用轻量模型，或调用云端 API。

// 伪代码：存向量
await vectorStore.insert({
  id: chunk.id,
  vector: await embed(chunk.text),
  metadata: { source: "note.md", title: chunk.title }
});

3. 检索 + 生成 用户提问 → 向量相似度检索 Top-K 相关块 → 拼进 prompt → 模型作答。

一个务实的选择

个人知识库不用追求完美 RAG。先让「检索到相关内容」跑通，比研究什么 rerank、图检索有价值得多。数据量和精度不够时，那些高级玩法收益甚微。

结论

RAG 是把「存储」变成「可用」的关键。从简单的切片 + 向量检索开始，你的笔记库会第一次变得「能被想起来」。