告别“发霉”笔记！用 Python + RAG 构建你的超级记忆大脑

别让“松鼠症”拖了后腿，背后其实是“知识便秘”！

快来看看你的电脑、网盘或者 Notion，感觉怎么样：

• 是不是下载了成百上千本 PDF 技术书，结果只翻了个目录？
• 是不是储存了无数“干货”文章，想着“总有一天会用到”，最后却再也没打开过？
• 那些工作多年的项目文档、会议记录堆得像小山，想找个决策的细节，却怎么也找不到？

其实，我们的大脑更擅长思考，而不是存储信息。
强迫大脑记住几千个文件的内容，真的是太不人道了。

ChatGPT虽然厉害，但也有它的短板：

1. 它不了解你的私人事务：虽然它看过很多互联网信息，但并没有读过你的日记、私密代码库或者公司的财报。
2. 隐私泄露风险：你敢把公司的机密文件直接发给公有云的 AI 吗？（这可要小心被开除哦）

今天，我想带大家用 Python 和 RAG（检索增强生成）技术，把这些“沉睡的数据”喂给 AI，打造一个完全属于你的Private Agent（私有知识助理）。

核心原理：给 AI 来个“开卷考试”

那么，什么是RAG (Retrieval-Augmented Generation)呢？
简单来说，就是 AI 在回答你问题之前，先去你的“私人图书馆”查找资料，找到了答案再整理给你。

流程很简单：

1. 切片 (Chunking)：把你的 100 页 PDF 切成一个个小段落。
2. 向量化 (Embedding)：把这些段落转化为计算机能够识别的数字坐标，存入向量数据库（Vector DB）。
3. 检索 (Retrieval)：当你提问时，系统会计算出问题的坐标，然后去数据库中找出“最近的”段落。
4. 生成 (Generation)：将找到的段落和你的问题一起提交给大模型：“请根据这些资料回答用户的问题。”

️ 极速实操：15分钟搭建你的“贾维斯”

这次我们依旧使用 Python 的瑞士军刀。
为了演示的极致体验，我们将使用LangChain隐私保护Ollama（运行本地模型，如 Llama 3 或 DeepSeek-Coder），这样数据就不会出本地，无需联网，也不用花钱。

1. 环境准备

你需要先安装 Ollama（官网下载，简单易用），然后拉取一个模型：

    ollama pull llama3
  

接着安装 Python 库：

    pip install langchain langchain-community langchain-chroma pypdf sentence-transformers
  

2. 核心代码：五步构建你的第二大脑

新建文件：brain.py

轻松打造你的智能知识助手

    import os
from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader, PyPDFLoader, TextLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_community.llms import Ollama
from langchain.chains import RetrievalQA

# --- 1. 加载知识库 ---
# 假设你有个文件夹叫 'my_data'，里面全是 PDF 和 TXT 文件
print(" 正在读取知识库...")
loader = DirectoryLoader('./my_data', glob="**/*.pdf", loader_cls=PyPDFLoader)
docs = loader.load()
print(f"✅ 成功加载了 {len(docs)} 个文档页。")

# --- 2. 文本切片 ---
# 就像我们不能一口气吃太多，AI 也需要把内容分段来消化。
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=1000,  # 每块 1000 个字符
    chunk_overlap=200 # 重叠 200 字，确保上下文流畅
)
splits = text_splitter.split_documents(docs)
print(f" 文档已被切分为 {len(splits)} 个部分。")

# --- 3. 向量存储 ---
# 这里我们使用一个本地的开源嵌入模型，不需要 API Key
print(" 正在将数据存入向量数据库 (Chroma)...")
embedding_function = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")

# 创建或加载向量数据库
vectorstore = Chroma.from_documents(
    documents=splits,
    embedding=embedding_function,
    persist_directory="./chroma_db"
)
print(" 记忆存储完成！")

# --- 4. 设置 AI 大脑 ---
# 连接本地的 Ollama (Llama3)
llm = Ollama(model="llama3")

# 构建问答链 (RAG Chain)
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    retriever=vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}), # 每次只返回最相关的3段
    return_source_documents=True # 返回答案的出处
)

# --- 5. 开始互动 ---
if __name__ == "__main__":
    print("n 贾维斯已上线。请问你想了解什么？（输入 'q' 退出）：")
    while True:
        query = input("n用户: ")
        if query.lower() == 'q':
            break
        
        # AI 开始思考
        result = qa_chain.invoke({"query": query})
        
        print(f"nAI: {result['result']}")
        print("n--- 引用来源 ---")
        for doc in result['source_documents']:
            print(f" {doc.metadata['source']} (第 {doc.metadata.get('page', 0)} 页)")
  

3. 实际效果

假设你在my_data 文件夹中放了一份《2025年公司年会策划案.pdf》。

用户: 年会的预算是多少？
AI: 根据策划案，2025年年会的总预算是 50 万元。其中场地费 20 万，餐饮 15 万，奖品 10 万，备用金 5 万。
— 引用来源 —
my_data/2025年公司年会策划案.pdf (第 4 页)

进阶玩法：不止是搜索

有些朋友可能会问：“用 Ctrl+F 不是也能找到内容吗？那这有什么用？”
思路太狭隘了！
Ctrl+F 只能寻找关键词，而RAG Agent能够理解语义和逻辑推理。

场景一：跨文档比较

• 你问：“A 项目和 B 项目的技术栈有什么不同？”
• 代理人：它会同时查看《A项目文档》和《B项目文档》，提取相关段落，并为你提供一份对比表。这是 Ctrl+F 做不到的。

场景二：代码助手

• 把你写的几万行“屎山代码”交给它。
• 你问：“帮我写一个新功能，风格要和现在的 user_login 模块一致。”
• 代理人：它会模仿你以前的编码风格来编写新代码。

场景三：个人日记洞察

• 把你十年的日记给它。
• 你问：“过去五年，我通常在哪几个月情绪最低？”
• 代理人：它能分析你的文字内容，识别情绪趋势，充当你的心理顾问。

️ 为什么“私有化”对我们如此重要？

在2026年的今天，数据已经成为一种重要的资产。
当你把数据输入给 ChatGPT 或 Claude，其实是在用自己的知识来训练别人的模型。
而本地 RAG Agent带来了这样的保证：

1. 离线也能使用：无论是在飞机上，还是在偏远山区，你的“第二大脑”都能正常运作。
2. 绝对隐私：你的商业机密、私人日记，将始终保存在你的硬盘上，连马斯克也无法窃取。

结论：如何获取AI代理学习资料{转发关注+私信【资料】}

在这个AI蓬勃发展的时代，
搭建这个代理只需掌握一点Python，耗时不超过一顿饭的时间。但这将为你带来从“被信息淹没”到“掌控信息”的巨大转变。

掌握信息并不算优势，能够灵活调用信息才是真正的优势。