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RAG 难以让人满意啊
archxm ·
2026-04-17 09:40 ·
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- 文档是日常工作的运维知识点。
- 比如设置 ssh 免密登陆、设置 sudo 权限、git 的常用操作、等等。
- 暂时用这些文档来，后续想把公司业务流程放进去。
- 先后试了 obsidian 和 anythingllm ，都不能达到目的。
- 我想要的是：我输入一个关键词，它能找到相关文档。
- 当然，这是初步需求。
- 后续需求，大概是，进行适当联想和总结。
- 现状是，比如我让它给我找 ssh 内容，压根就不准。
- 我想，现在这些 ai 产品，大概率就是骗投资的。
- 类似秦国时期的商鞅变法，先做宣传：
- 谁把这根柱子从西门搬到东门，谁就得 10 根金条。
- 这种蠢事，就很容易得到宣传，先把气氛搞起来。
- 我认为， 如今的 ai ，或者说：大模型，确实是可以提升生产力的。
- 但是，这玩意盈利模式，不清晰。
- 结局就是，普遍做做样子，东西搞出来，投资人满意，赏你个三瓜两枣。
- 但是实际使用，很难用。
- 最近公司不太忙，待会我找个 python 库，再搭一个看看。
5 条回复
@fennu2333 需求当然简单，但这是初始需求，先探索一下，后续会把业务文档放进去，那个就量大了。 文档不用能外面的 ai ，数据不能外传，所以用的本地模型，暂时用的小模型，比如 3b 这种。 其实我这种需求，直接用 es 做索引不就行了吗，试一试 LLM 是因为，这不感觉它挺强的吗，必然要尝试新技术。
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agent 可能更合适一点了现在，譬如检索。顶尖的 agent ，譬如 claude code ，codex 已经很精确了。底层也不复杂，不需要什么向量数据库。