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再把这些纸条你的问题发给大模型大模型总结答案。举个例子你上传《三国演义》前四章系统拆成“张飞怒鞭督邮”“刘关张桃园结义”等小纸条每个纸条有自己的数字指纹。你问“张飞的兵器是什么”问题的数字指纹会和所有纸条的指纹比找到“张飞造丈八点钢矛”的纸条发给大模型大模型就会回答“张飞的兵器是丈八点钢矛”。但问题来了RAG的效果全看“找纸条”的精度——如果纸条拆得烂、找得不准大模型再厉害也白搭。用CherryStudio搭本地知识库踩中三大痛点我们先动手搭个知识库直接感受RAG的局限步骤1下载安装CherryStudio去官网自己搜“CherryStudio”下载支持Windows/Mac/Linux安装一路点“下一步”就 行——没广告没捆绑很省心。步骤2配置嵌入模型关键打开CherryStudio左下角点“设置模型服务”→选“硅基流动”免费嵌入模型多→点“获取密钥”注册账号新建API密钥复制下来→回到CherryStudio填密钥。然后“添加嵌入模型”点“模型广场”→筛选“类型嵌入”→找“BGEM3”模型名字复制下来→ 填到CherryStudio点“添加”——这一步是给文本块编“数字指纹”的关键。步骤3建知识库传文件左边点“知识库”→“添加”→起名字比如“三国测试”→选刚才加的BGEM3嵌入模型→确定。然后“添加文件”选《三国演义》前四章的TXT等系统处理完会显示“已完成 ”——CherryStudio会把TXT拆成几百字的小文本块存进向量数据库。现在踩痛点时刻到了你打开“搜索知识库”搜“张飞”会看到这样的文本块•“门上……”开头没头明显是从“城门上”拆出来的•“……黄甫松”结尾没尾原句是“黄甫松率军前来”这就是第一个痛点切片粗暴——递归分割器不管句子完整性到300字就切把完整的话拆成碎片AI拿到这样的纸条怎么可能理解上下文再试第二个痛点检索不精准。你搜“张飞的兵器是什么”结果前三条是“张宝作法 风云大作”“路边游民围观”“刘备卖草鞋”之类的内容真正相关的“张飞造丈八点钢矛”排在第四条匹配度只有51%。因为向量匹配是纯数字运算没考虑“兵器”和“造矛”的语义关联只看数字相似度——就像用“拼音首字母”找词可能找错。第三个痛点更致命无大局观。你用Excel造300条学生数据姓名、年龄、选课上传到知识库然后问“一共有多少学生”——AI会从知识库拽几个碎片比如“张三18岁”“ 李四19岁”然后告诉你“一共有74个学生”实际是300个。因为向量数据库只给碎片大模型没法统计全局数据——就像你问“全班多少人”只拿到几张座位表碎片肯定算不对。进阶方案把知识库从“能用”变“好用”别慌这三个痛点都有解法我们一个个演示方案1加“重排序模型”解决检索不精准向量匹配是“粗筛”用数字找像的重排序模型是“细选”用语义找对的——它会再用专门的语义模型分析粗筛出来的纸条按“和问题的实际相关性”重新排序而不是只看数字。操作步骤1.回到硅基流动的“模型广场”→筛选“类型重排序”→找一个免费模型比如“BERT重排序模型”名字复制下来。2.打开CherryStudio的知识库设置→“重排序模型”→“添加”→填模型名字→确定。3.再搜“张飞的兵器是什么”这次“张飞造丈八点钢矛”排在第一条匹配度升到70%原理重排序模型会理解“兵器”是“武器”“造矛”是“兵器相关”所以把最相关的内容顶到前面——相当于给向量匹配加了个“语义滤镜”从“像不像”变成“对不对”。方案2用MCP Server对接数据库解决无大局观结构化数据比如Excel、SQL表需要“全局统计”RAG的碎片式检索搞不定这时候要让AI直接操作数据库——用“MCP Server”模型控制平面把数据库和AI连起来让AI用SQL查数据而不是读碎片。操作步骤1.准备数据把300条学生Excel数据导入PostgreSQL数据库用Navicat或PgAdmin都行记住数据库地址比 如postgres://user:passlocalhost:5432/student_db——用户、密码、主机、库名 要记准。2.配置MCP Server•打开CherryStudio→“设置”→“MCP服务器”→“添加”→点“安装依赖”等UV和Burn包下完 大概1分钟。•点“编辑MCP配置”→复制官方PostgreSQL的配置模板从GitHub找关键词是 “postgresql mcp config”把数据库地址改成你自己的比如替换{user}{pass}{host}{dbname}。•点“开启”MCP Server就跑起来了——状态显示“运行中”就对了。3.测试效果•打开CherryStudio的聊天界面→选“MCP服务器”→选你配置的PostgreSQL。•写系统提示词“你是数据库助手以下是PostgreSQL表结构贴表结构比 如students表有idnameage字段courses表有idnametime字段请用SQL回答问题。”•问“一共有多少学生”——AI会自动发SQL查询 SELECT COUNT(*) FROM students返回“300”精准•再问“年龄最大的学生是谁”——AI 发SELECT name FROM students ORDER BY age DESC LIMIT 1正确•甚至问“选修语文课的学生几点上课”——AI会用多表联查 SELECT s.name, c.time FROM students s JOIN courses c ON s.course_id c.id WHERE c.name 语文 结果准确原理MCP Server让AI直接“读数据库”而不是“读碎片”——数据库最擅长统计、筛选、联查AI负责生成SQL和总结结果完美互补方案3用“超长上下文模型”解决切片粗暴如果你的资料是大文本比如全本《三国演义》、整本说明书与其拆成碎片不如直接 “塞给AI整本书”——现在很多模型支持超长上下文比如Gemini 2.0 Flash有100万token相当于75万字能装下《三国演义》全本Gemma 2.0 Pro甚至支持2000万token装四大名著没问题。操作步骤1.获取Gemini API密钥去Google AI Studio需要科学上网→“Get API Key”→创建密钥复制下来——Google给免费额度够用好几个月。2.配置CherryStudio•“设置”→“模型服务商”→选“Gemini”→填API密钥。•“添加模型”→去Google AI Studio找“Gemini 2.0 Flash”100万token复制模型 ID比如gemini-1.5-flash→填到CherryStudio添加。3.测试效果•打开全本《三国演义》TXT把“张飞的兵器改成丈九棒棒糖”故意改测试AI能不能找到→保存。•把整个TXT拖进CherryStudio的聊天框Gemini 2.0 Flash支持100万token没问 题→问“张飞的兵器是什么原文在哪里”•AI会直接定位到你改的位置“张飞造了丈九棒棒糖原文在第XX回‘……’”——完全不 用切分直接读完整本精准找到修改的内容原理超长上下文模型相当于“AI能读整本书”不用拆纸条自然不会有切片问题而且能 记住全局内容——适合处理大文本、需要上下文连贯的场景比如改小说、查说明书细节。最后总结AI知识库不是“扔资料就行”AI知识库的核心是“检索精度”而RAG的天生局限切片、检索、大局观需要用“组合拳” 解决•切片粗暴→用超长上下文模型不拆资料直接读整本•检索不精准→加重排序模型从“像不像”变成“对不对”•无大局观→用MCP Server对接数据库让AI直接查结构化数据。没有“万能方案”但有“适配方案”——比如你做文档问答用“RAG重排序”做数据统计用 “MCP数据库”做长篇内容分析用“超长上下文模型”。AI知识库不是“魔法盒”而是“工具集”——懂原理会组合工具才能让它真正帮你解决问题。现在你可以打开CherryStudio按照上面的步骤搭个自己的知识库试试这些进阶方案—— 说不定能解决你之前踩过的坑如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ 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