为解决AI生成文本知识过时、内容泛化没有针对性的问题，让AI真正变成专属于自己的生产力工具，需要配合自己的知识库，使用RAG（检索增强生成）技术，结合语言模型和信息检索。RAG的底层原理是将查询和文档向量化，通过向量检索匹配相关文档，再用大模型整合检索结果生成回答，结合检索的准确性与生成的灵活性，解决大模型知识过时、幻觉等问题。

一、基本原理

1.为什么要将文档向量化？

将文字向量化存储，本质是为 RAG 系统构建一个 “可计算的语义空间”：通过数学化的文本表示，实现语义检索、高效存储与生成模型的协同。这一步骤如同为知识库建立 “数字地图”，使 AI 能快速定位相关信息并生成准确回答，是 RAG 区别于传统检索系统的核心技术特征。

2.如何将文档向量化？

先用NLP预处理文档（分词、去停用词等），再用向量化模型（如BERT、OpenAI Embedding）将文本转为语义向量，向量维度通常为768/1536维，最后存入向量数据库（如Milvus、Chroma），通过余弦相似度等度量语义相关性。

二、操作实践

我使用的是Openwebui配合bge-large-zh-v1.5文档向量化模型，将文档转化为AI可以使用的知识库。

安装openwebui的步骤跳过。安装好使用管理员账户登录后，首先点击右上角转到管理员设置页面，点击文档。

在界面中设置语义向量引擎地址，和语义向量模型。非必要本地搭建，可以选择使用豆包的doubao-embedding模型。

配置好后，点击页面左上角的工作空间-知识库。

创建一个知识库，并设置权限(如果个人使用，全部设置为公开即可）

创建好后，点击右上角的加号，添加文本，支持txt，doc等多种文件格式，建议首选txt格式。

模型会开始向量化工作，耐心等待完成即可。

完成后，点击左上角的模型。点击右上角的加号，添加模型。

设置模型名称、模型id、基础模型，模型可见性，在知识库里选择刚创建好的知识库。

点击最下边的保存并创建。

最后，点击新对话，你就可以在模型列表中看到你新创建的模型了。

三、使用效果

经过测试，使用添加了知识库的模型时，模型会先检索知识库，再根据知识库的问题，进行作答。不再是使用通用的泛化的答案，而是根据知识库中准确的，具体的答案进行作答。同时还会标注出处。