本文介绍了基于Docker快速部署PostgreSQL+pgvector的过程，用于构建智能面试系统的私有知识库问答模块。pgvector作为PostgreSQL扩展插件，支持向量存储和相似度检索，满足RAG系统中语义搜索需求。文章详细解释了向量数据库的核心概念、pgvector在RAG中的作用，并对比了不同向量数据库方案的优劣。通过Docker命令快速搭建环境，使用DataGrip连接数据库并启

本文探讨了构建私有知识库问答系统时RAG技术的优化策略。原始RAG系统存在检索不准、幻觉输出等问题，核心挑战在于确保模型回答基于知识库内容。文章分析了RAG的核心原理，包括Embedding向量化、相似度度量和文本分块技术，并指出原始RAG在语义模糊、专有名词匹配、知识库边界和幻觉问题等方面的缺陷。针对这些问题，提出了查询重写、混合检索、前置过滤和来源标注四种优化策略，通过语义扩展、关键词结合、范

本文介绍了基于Docker快速部署PostgreSQL+pgvector的过程，用于构建智能面试系统的私有知识库问答模块。pgvector作为PostgreSQL扩展插件，支持向量存储和相似度检索，满足RAG系统中语义搜索需求。文章详细解释了向量数据库的核心概念、pgvector在RAG中的作用，并对比了不同向量数据库方案的优劣。通过Docker命令快速搭建环境，使用DataGrip连接数据库并启