用 PostgreSQL + pgvector 构建企业级 RAG 知识库,IHUI AI 实战分享智能切片、混合检索(向量+全文+重排)与引用溯源。
李春川
Posted on Jul 28
• Originally published at ihui.ai
从 0 到 1 构建企业级 RAG 知识库:pgvector + 文档切片 + 混合检索
你给公司搭了个 AI 助手,接入了 GPT-4o。员工问"2025 年 Q3 销售政策",AI 编了一段"销售政策"。法务一看,全是幻觉——Q3 政策根本不是这样。员工问"产品 X 的退货流程",AI 又编。CTO 怒了:"我们花了几百万搭 AI,连公司内部文档都不知道?"
从文档解析、chunking、向量嵌入、检索策略到引用追溯,完整拆解一个生产级 RAG 知识库的 5 步实现,内含 IHUI-AI 的工程实践代码片段。
Imagine your team just deployed a sleek RAG-based docs assistant for the SaaS platform you develop....
It started innocently enough. I needed a way to let my team ask questions about our sprawling...
The tutorial-to-production gap Every RAG tutorial follows the same arc. Load some...
Every company sits on a mountain of internal knowledge — contracts, technical manuals, compliance...
RAG (Retrieval-Augmented Generation) is the foundation of knowledge-grounded AI. But most RAG...
