本文提出了一种优化RAG知识库问答系统的方案，通过对话缓存复用和模型分层策略解决高成本、低性能等问题。核心设计包括：1）建立历史对话向量库缓存层，根据相似度实现强/弱命中判断；2）采用模型分层调用策略，对简单问题使用低成本模型；3）智能存储机制仅保留高质量回答；4）文档版本控制保证数据一致性。该方案可显著降低80%成本，提升响应速度，同时复用高质量回答提升系统稳定性。

AI 知识库是应对信息过载和多模态需求的必然选择。它通过智能化、语义化的方式，将零散的知识转化为可快速访问的智慧资产。本专栏将以一个完整的实现过程为蓝本，带你一步步解锁 AI 知识库的潜力。下一章，我们将进入技术选型与架构设计，正式开启构建之旅！

DeepSeek 是一款高性能的大语言模型，适合中文场景，具备强大的语义理解和生成能力。本项目选择 DeepSeek 作为初始模型，因其中文友好，且 API 调用成本较低。通过本章，我们成功接入了 Spring AI 和 DeepSeek，实现了全量输出与流式输出的简单对话系统，并搭建了一个最小化的 Chat Demo。这个 Demo 是后续知识库功能的基础，为向量化和 RAG（检索增强生成）提供

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