本文介绍了 RAG（检索增强生成）技术，结合向量数据库（如 Weaviate）和嵌入模型（如 BGE、E5）优化大模型回答。文章涵盖环境配置（Docker 部署 Weaviate、Ollama 安装）、文本向量化存储，以及基于余弦相似度的检索方法。最终，通过 DeepSeek-R1 生成增强型回答，并构建合理的提示词。RAG 可提升专业领域问答效果，同时介绍了轻量级替代方案 LightRAG，未来