知识库是 AI 应用落地的地基。即便不用复杂框架，也能手工搭一个可用的文档问答系统。
一、适用场景
企业 FAQ、产品手册问答、个人笔记检索，任何"答案来自自有资料"的需求。
二、准备
收集文档（PDF/Markdown/网页），准备嵌入模型与向量库（本地可用 FAISS），以及调用大模型的接口。
三、操作步骤
1. 采集与清洗：统一格式，去掉页眉页脚与乱码，保留正文结构。
2. 切片：按标题或固定长度切分，块大小适中（如 500 字），保留来源标识。
3. 向量化：用 Embedding 模型把每块转向量存入库，建立索引。
4. 检索问答：用户提问时召回相关块，拼进提示词让大模型基于资料作答。
四、要点提示
切片策略影响准确率；定期重建索引跟上更新；提示词要求"无依据就说不知道"。
小结：知识库 = 好资料 + 合理切片 + 向量检索。打好这地基，AI 问答才可信可靠。
