要实现“私有化知识库”，核心就是 RAG 技术。用户提问。系统在本地代码库中检索相关片段。将问题 + 代码片段一起喂给 LLM。大模型：DeepSeek-V3理由：目前国内最强（没有之一），编码能力吊打 GPT-4o，而且 API 极其便宜。最重要的是，它的推理能力非常适合处理复杂的业务逻辑。向量数据库：ChromaDB理由：轻量级、嵌入式、无需 Docker 部署。

最近 DeepSeek 很火，API 便宜又好用。但接入项目后我发现一个痛点：它不懂我的私有代码。每次问业务逻辑，它只能瞎编。微调模型太贵且麻烦，于是我决定用最朴素的技术栈——Python Watchdog + ChromaDB + Spring Boot，手搓一个能“实时监听代码变更”的本地知识库。

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