北京
超过80%的企业知识库，AI从未真正“读过”。当你把产品文档丢给一个通用大模型，它给出的往往是安全、合理却虚构的答案——不是模型愚蠢，而是它手上根本没有那份内部API文档。这就是幻觉的根源：你在要求它回答一个从未见过的信息。
RAG（检索增强生成）提供了一个直接的解决方案：不让模型死记硬背，而是在提问时即时塞给它最相关的文档片段。就像一场开卷考试，学生不用提前背下所有内容，只需要在答题时翻到正确的页码。本教程将带你用.NET 10搭建一套完全本地运行的RAG小系统，没有云端，没有API密钥，也没有月底账单。
先拆掉RAG的技术包装。三个字母代表三步：检索、增强、生成。检索是从你的文档中找出与问题相关的片段；增强是把这些片段贴到提示词里；生成就是让模型据此写出答案。核心难点集中在第一步——如何用“登录”这个词，找到文档里写着的“身份验证”。字面毫无重叠，意思却一样。
关键工具是嵌入（embedding）。一个嵌入就是一组数字，用向量形式捕捉文本的语义。意思相近的文本会得到距离相近的向量，“登录”和“身份验证”在向量空间里紧挨在一起，尽管它们的拼写完全不同。找到离问题向量最近的那些文档向量，就找到了相关文档。这不是魔法，是几何运算。
整个RAG流水线可以拆成三条线。第一条是文档摄入，只在开始时执行一次：把文档切成小块，给每一块生成嵌入向量，全部存储起来。第二条是检索，每次提问都要运行：把问题转为嵌入向量，然后检索出向量最接近的文档块。第三条是增强与生成，同样每次提问运行：把选中的文档块填进提示词，指导模型生成答案。摄入只需一回，检索与应答则随问随走。
在构建方案上，我们选择三个组件。Ollama负责在本地机器上运行AI模型，一个用来产生嵌入，另一个负责生成回复。SQLite把一切存进一个单一文件。sqlite-vec作为SQLite的扩展，直接承担“最接近向量搜索”的运算任务。你的笔记本电脑就这样变身为一个迷你的AI数据中心，私下消化产品文档，随时准备应答。
这套本地化路径免除了对云服务的依赖，也就免去了传输延迟和按量付费。对于需要频繁查询内部知识库的开发者团队，它提供了一种即插即用的离线问答能力。当然，它的上限也明确：文档切片的粒度、嵌入模型的质量和本地算力直接决定了检索准确率和生成速度。没有万能药，但在可控与隐私两个维度上，它给出了一个极简的起步方案。
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