本文详细介绍了如何本地开发RAG知识库来增强大模型的专业问答能力。文章分析了大模型在垂类领域回答的局限性，介绍了RAG技术的原理和优势。通过代码演示了实现步骤：知识库分片、向量化处理、存入向量数据库，以及知识检索和重排方法。最后使用鲁迅《狂人日记》作为示例展示了完整的RAG应用流程，帮助读者理解如何通过给大模型提供参考资料来提升回答的专业性和准确性。

RAG系统中文档处理是重难点，人工处理效果有限，建议使用大模型进行语义拆分。提升召回精度可通过四种策略：同时使用稠密和稀疏向量；对分段文档提取关键字；对文档内容总结提炼；结合标量和向量检索。这些策略可联合使用，并对召回结果进行去重、排序和重排序处理，最终提高RAG系统质量。

本文系统介绍了提示词工程的概念、技巧与评估方法，强调其作为与AI有效沟通的艺术重要性。文章详解了8大核心原则和12个精选框架，并推荐多个优化评估平台。通过"四格漫画生成大师"实例展示如何应用RISE框架编写高质量提示词，使大模型更顺从、更懂用户。适合程序员和AI爱好者学习收藏。

本地部署知识库指南

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本地运行大模型耗资源，需要选择较小的模型作为基础模型。在终端中运行时可能会出现 CUDA 错误，表示显存不足，导致提供的端口失效。中文支持不够完善。3. 文中提到的技术软件工具有：Ollama、Chatbox、Open WebUI、向量数据库、嵌入模型、本地模型 Gemma、AnythingLLM。

本文针对AI使用中的隐私泄露风险，提出本地部署大模型作为解决方案。以阿里通义千问Qwen3-0.6B模型为例，详细介绍了使用Ollama工具进行本地部署的零代码步骤。本地部署模型不仅保护隐私，还能在断网状态下使用，响应速度快，适合处理敏感内容。文章还介绍了"端侧AI创新挑战赛"活动，鼓励读者围绕本地模型开发创新应用。