摘要
30 秒看懂
Matthew Berman 展示一个用于收集文章、视频和社交帖子等内容的个人知识库，并查询已保存的 OpenAI 相关资料。画面中的对话说明语义搜索漏掉了近期内容，系统随后直接查询数据库。 视频简介提供了一个检索增强生成系统的构建要求，包括本地 SQLite 存储和托管嵌入服务选项。短片没有证明系统找到了所有相关资料，也没有证明全部处理都在笔记本电脑上完成。
- 1保存资料Berman 介绍如何将文章、视频和社交帖子收集到一个知识库，并说材料保存在自己的电脑上。
- 2查询已保存的内容他查询 OpenAI 相关资料。画面中的回答称语义搜索漏掉了近期内容，系统随后直接查询数据库。
- 3分享构建提示词简介要求构建具备来源提取、本地存储、嵌入搜索和引用功能的 RAG 系统；这是设计要求，不能证明所有功能都已实现。
要点建议
- Berman 演示了如何将链接保存到个人知识库，并查询相关资料。
- 画面中的回答称语义搜索漏掉了近期内容，并描述了直接查询数据库的过程。
- 分享的构建提示词要求来源提取、去重、分块、嵌入和带来源引用的检索。
- 方案使用本地 SQLite 存储，但提示词也列出托管嵌入服务，因此本地存储并不意味着所有处理都在本地完成。
- 简短演示不能证明找到了所有相关来源。
全文
按章节阅读整理后的全文
01
构建个人知识库
Berman 介绍如何把文章、视频和帖子收集在一起。他展示了保存一个来源的过程，并说数据存储在本地。
我用一个个人知识库收集看到的文章、视频、帖子和其他资料。我展示了添加链接的过程，并说内容保存在我的电脑上。我认为这个系统很强大，因为我可以搜索自己的收藏，而不必依赖记忆。
02
搜索已保存的来源
他查询 OpenAI 相关来源并展示结果列表。画面指出语义搜索漏掉了近期内容，因此系统直接查询了数据库。
我查询已保存的 OpenAI 相关资料，界面返回一份文章和帖子列表。虽然我说系统找到了所有内容，画面中的回答却指出语义搜索漏掉了近期的 OpenAI 专项资料，随后直接查询了数据库。这个短暂演示并不能独立证明结果完整无遗漏。
视频简介包含一个构建检索增强知识库的提示词，要求实现来源提取及备用方案、重复检测、分块和嵌入、SQLite 存储、相似度搜索，以及附有来源引用的回答。提示词列出 Google 或 OpenAI 的托管嵌入服务，因此本地存储并不一定意味着每个处理步骤都在本地完成；短片也没有验证完整实现。
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