技术原理
以按语义分块为例，它背后用到了自然语言处理（NLP）的技术，核心是语义相似度。具体过程是这样的：
- 先把文档初步切成小单元，比如句子或短段落。
- 用一个预训练的AI模型（比如Sentence-BERT）把每个单元转成一串数字（ …
技术原理
以按语义分块为例，它背后用到了自然语言处理（NLP）的技术，核心是语义相似度。具体过程是这样的：
- 先把文档初步切成小单元，比如句子或短段落。
- 用一个预训练的AI模型（比如Sentence-BERT）把每个单元转成一串数字（叫向量），这串数字代表了文本的语义。
- 计算相邻单元向量的相似度。如果相似度很高，说明它们属于同一个话题；如果突然变低，说明话题变了，就在这里切一刀。
这样，每个小块就是一个独立的“知识单元”，为后面的处理打好基础。
2、分块之后，对文本进行向量化处理，存储
分好块后，下一步是对这些小块文本进行向量化处理，然后存起来。
什么是向量化？
向量化就是把文字变成一串数字（向量），这串数字能反映文字的语义。意思相近的文本，向量也“长得像”。比如，“猫喜欢吃鱼”和“狗喜欢吃骨头”转成向量后，它们在某些维度上会很接近，因为都跟“宠物饮食”有关。
怎么实现？
向量化靠的是预训练语言模型，比如BERT或GPT。这些模型在海量文本上训练过，能理解语言的深层含义。你把一个小块文本丢给它，它就吐出一个向量。比如：
- “猫喜欢吃鱼” → [0.1, 0.5, 0.3, …]
- “狗喜欢吃骨头” → [0.2, 0.4, 0.3, …]
存储到哪里？
这些向量会被存到向量数据库里，比如FAISS或Pinecone。为什么要用向量数据库呢？因为普通数据库只能存文字或数字，而向量数据库能高效存储和检索这些语义向量。它的厉害之处在于：
- 语义搜索：你问一个问题，系统把问题转成向量，然后在数据库里找到最相似的向量（也就是最相关的文本块）。
- 快速定位：通过计算向量间的“距离”（比如余弦相似度），瞬间找到匹配内容。
简单说，向量数据库就像一个超级聪明的“语义搜索引擎”。
3、RAG技术
什么是RAG？
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是个人知识库的核心技术。它让AI在回答问题时，不只靠自己脑子里的“老知识”，还能从你的知识库里实时找资料，生成更准确、更贴合你需求的回答。
工作原理
RAG的流程分两步：
-
检索（Retrieval）：
- 你提一个问题，系统先把问题转成向量。
- 在向量数据库里，找到与问题向量最相似的几个文本块，这些就是最相关的“知识片段”。
-
生成（Generation）：
- 把检索到的文本块和问题一起喂给大模型（比如DeepSe ek）。
- 大模型根据这些信息，生成一个流畅的回答。
为什么牛？
- 精准：回答基于你的真实数据，不瞎编。
- 实时：能用最新的知识库内容，随时更新。
- 个性化：完全贴合你的文档，回答更符合你的需求。
打个比方，RAG就像一个助理，先翻书找到答案，再用自己的话讲给你听。
4、生成最终回答
大模型怎么干活？
到了这一步，大模型（DeepSeek）拿到问题和检索到的文本块后，开始“开工”：
- 理解上下文：大模型会把问题和文本块当作一个整体来看，确保回答既回答了问题，又符合知识库内容。
- 生成文本：利用它强大的语言能力，模型把检索到的信息整合成一句句通顺的话。
- 优化输出：有些系统还会再调整一下，比如去掉多余信息、让语气更自然，提升你的阅读体验。
结语
个人知识库之所以这么强大，靠的就是这几步技术：
- 文档分块：把大文件切成小块，方便处理。
- 向量化存储：把文本变成向量，实现语义搜索。
- RAG技术：检索+生成，让回答更精准。
- 大模型生成：把信息变成流畅的回答。