选型

一、RAG 不是「接个向量库就完事」 RAG（检索增强生成）的目标，是让模型在回答前先拿到可引用的私有知识。向量数据库只是检索层的一种实现；从 0 到 1，你还要定：文档切分、嵌入模型、召回策略、重排、引用格式与更新流水线。本文聚焦最容易卡住的决策：向量数据库怎么选。 二、先分清你的数据规模与约束 个人/小团队 PoC...

一、为什么要做框架选型，而不是「跟风选最火的」 搭 Agent 最容易踩的坑，是把演示 Demo 当成生产架构。Hermes、LangChain、CrewAI、AutoGPT 都能「跑起来」，但它们解决的问题层不同：有的偏编排与生态，有的偏多角色协作，有的偏自治任务循环，有的偏可自托管的工程落地。选型应围绕：是否要接私...