RAG搭建本地AI知识库，在使用过程中遇到的三大痛点，以及相应的进阶方案。
1. RAG知识库的三大痛点
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内容理解不足：
AI难以全面理解导入资料的内容，比如在向量编码时候，生硬的截断等导致分析结果不理想。
eg: 知识库分割器造成截断。
信息提取不准确：
AI在提取关键信息时可能存在偏差，RAG靠输入的检索字符的向量编码，和知识库中的向量编码对比，影响最终结论的准确性。
综合分析能力有限：
AI无法像人类一样进行复杂的逻辑推理和综合分析，导致结论缺乏深度。
比如：一个excel文档，有300条数据，因为rag切分之后，无法求出整个文档的最大或最小值
2. 进阶方案
引入重排序模型：
通过优化内容的排序逻辑，提高信息提取的准确性。
使用数据库MCP Server：
利用MCP（Model Context Protocol）技术，增强AI知识库的存储和处理能力。
比如：使用postgre mcp server，连接数据库，进行数据的分析。
借助超大上下文模型：
通过扩展模型的上下文能力，提升AI对复杂内容的理解与分析能力。
现在大模型的发展，prompt 长度越来越长，可以直接把整个文档或者资料库，投给大模型。
5. 实用工具和资源
CherryStudio下载：用户可以通过Cherry-ai.com下载CherryStudio。
硅基流动：访问硅基流动获取更多模型资源。
PostGreSQL MCP：通过GitHub上的PostGreSQL MCP了解更多MCP相关技术。
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