AI订阅指南

看完直接解决了我好几天的疑惑，感谢！

来源：AI 订阅指南

RAG（检索增强生成）是构建 AI 知识库的核心技术。

基本架构：

1. 文档处理 → 分块 → 向量化
2. 存入向量数据库
3. 用户提问 → 检索相关内容
4. 将内容+问题发给 LLM
5. LLM 基于内容生成答案

技术栈选择：

• 向量数据库：Pinecone、Weaviate、Chroma
• Embedding：OpenAI text-embedding-3、Cohere
• 框架：LangChain、LlamaIndex
• LLM：GPT-4、Claude

快速开始（Python）：

from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

# 1. 向量化文档
db = Chroma.from_documents(docs, OpenAIEmbeddings())

# 2. 检索
results = db.similarity_search("你的问题", k=3)

更多 RAG 教程请关注 AI 订阅指南。

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Chain of Thought 是提升 AI 推理能力的关键技巧。

什么是 CoT？
让 AI 在给出答案前，先展示思考过程。

基本用法：
在 Prompt 末尾加上："Let's think step by step."

进阶用法：

请按以下步骤分析：
1. 理解问题：...
2. 列出已知条件：...
3. 制定解题计划：...
4. 执行计算：...
5. 验证答案：...

适用场景：数学推理、逻辑分析、复杂决策、代码调试。

不适用：简单事实查询、创意写作。

更多 Prompt 工程技巧请关注 AI 订阅指南。

API 定价出来了吗？对小团队友不友好？

ChromaDB 在小数据量下够用，数据量大了建议换 Milvus。