北京
超過80%的企業知識庫，AI從未真正“讀過”。當你把產品文檔丟給一個通用大模型，它給出的往往是安全、合理卻虛構的答案——不是模型愚蠢，而是它手上根本沒有那份內部API文檔。這就是幻覺的根源：你在要求它回答一個從未見過的信息。
RAG（檢索增強生成）提供了一個直接的解決方案：不讓模型死記硬背，而是在提問時即時塞給它最相關的文檔片段。就像一場開卷考試，學生不用提前背下所有內容，只需要在答題時翻到正確的頁碼。本教程將帶你用.NET 10搭建一套完全本地運行的RAG小系統，沒有云端，沒有API密鑰，也沒有月底賬單。
先拆掉RAG的技術包裝。三個字母代表三步：檢索、增強、生成。檢索是從你的文檔中找出與問題相關的片段；增強是把這些片段貼到提示詞里；生成就是讓模型據此寫出答案。核心難點集中在第一步——如何用“登錄”這個詞，找到文檔里寫著的“身份驗證”。字面毫無重疊，意思卻一樣。
關鍵工具是嵌入（embedding）。一個嵌入就是一組數字，用向量形式捕捉文本的語義。意思相近的文本會得到距離相近的向量，“登錄”和“身份驗證”在向量空間里緊挨在一起，盡管它們的拼寫完全不同。找到離問題向量最近的那些文檔向量，就找到了相關文檔。這不是魔法，是幾何運算。
整個RAG流水線可以拆成三條線。第一條是文檔攝入，只在開始時執行一次：把文檔切成小塊，給每一塊生成嵌入向量，全部存儲起來。第二條是檢索，每次提問都要運行：把問題轉為嵌入向量，然后檢索出向量最接近的文檔塊。第三條是增強與生成，同樣每次提問運行：把選中的文檔塊填進提示詞，指導模型生成答案。攝入只需一回，檢索與應答則隨問隨走。
在構建方案上，我們選擇三個組件。Ollama負責在本地機器上運行AI模型，一個用來產生嵌入，另一個負責生成回復。SQLite把一切存進一個單一文件。sqlite-vec作為SQLite的擴展，直接承擔“最接近向量搜索”的運算任務。你的筆記本電腦就這樣變身為一個迷你的AI數據中心，私下消化產品文檔，隨時準備應答。
這套本地化路徑免除了對云服務的依賴，也就免去了傳輸延遲和按量付費。對于需要頻繁查詢內部知識庫的開發者團隊，它提供了一種即插即用的離線問答能力。當然，它的上限也明確：文檔切片的粒度、嵌入模型的質量和本地算力直接決定了檢索準確率和生成速度。沒有萬能藥，但在可控與隱私兩個維度上，它給出了一個極簡的起步方案。
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