本地知识库问答（RAG）入门
把本地文档变成可提问的知识库：RAG 的原理、工具选型和最小可行实现。
什么是 RAG
RAG（检索增强生成）先根据问题检索相关文档片段，再交给大模型生成答案，让模型「会查资料」，回答更准确、可溯源。
Mac 上的工具
可以先用 Ollama 跑嵌入模型（如 nomic-embed-text）与对话模型，再配合本地向量库；也可用封装好的开源工具一键搭建。
最小可行方案
第一步准备 PDF/Markdown 文档；第二步切分并生成向量索引；第三步提问时检索 Top-K 片段并拼接提示词。整体数据不出本机。