构建 AI 知识库的 7 种路线:从向量检索到持续更新管道
goyalshaliniuk · x · 2026-10-14
作者 goyalshaliniuk 发布系列帖,系统讲解构建 AI 知识库的 7 种方法,开篇指出连接文档到 LLM 并非唯一路径:
- 向量知识库:embedding + 语义检索,适合 RAG 与文档搜索(Qdrant/Weaviate/Milvus)
- 知识图谱:实体-关系建模,适合多跳问题(Neo4j/GraphRAG)
- 混合搜索:语义+关键词,适合企业搜索(Elasticsearch/OpenSearch)
- 结构化数据:关系表/JSON,适合精确查询与计算(PostgreSQL/MySQL)
- 文档中心:文档密集型知识
- 分层组织:大规模有结构集合
- 持续更新:管道检测新增/修改文档、重处理、更新索引、清理过时内容、追踪版本
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