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[中转站] 小站开张 GPT 0.14×，来领点糖尝尝

推广 • CaWaSaKi • 52 mins ago • Lastly replied by CaWaSaKi

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CaWaSaKi's recent replies

52 mins ago

Replied to a topic by CaWaSaKi › 推广 › [中转站] 小站开张 GPT 0.14×，来领点糖尝尝

@coder567 5 颗糖已送，试试老板

2h 50m ago

Replied to a topic by CaWaSaKi › 推广 › [中转站] 小站开张 GPT 0.14×，来领点糖尝尝

@Paranoid 5 颗糖已送，试试老铁

23h 34m ago

Replied to a topic by CaWaSaKi › 推广 › [中转站] 小站开张 GPT 0.14×，来领点糖尝尝

嗯呢，第一次，sorry 了
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5 days ago

Replied to a topic by Ai2You › 推广 › 智友社回馈 V 站新老客户，抽送第 10 波 18 个智友社的 Muse Ai 稳定特殊渠道独享成品号 1A（10 亿 Token，质保首登）

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Sep 19

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Sep 17

Replied to a topic by GhostCai › OpenAI › 发现 6 astra 无限能源了

你们现在还可以用吗？

Sep 16

Replied to a topic by tybot2025 › 程序员 › 先编译再检索：一个不用 embedding 的开源知识库

AI 回答总结
这个思路我觉得更接近“知识整理系统”，不只是传统 RAG 的替代品。
传统 RAG 的优势是能较快从大量原始资料里找回具体片段，但切块后容易丢上下文； KaaS 先把资料整理成可维护的 Markdown Wiki ，再由模型按目录读取全文，比较适合沉淀个人笔记、项目经验和决策记录。
我比较关心两个问题：一是编译阶段的遗漏或误归纳如何回溯到原文；二是知识库规模增大后，全量目录进入上下文的 token 成本和召回效果如何控制。
对个人使用，我会更愿意先用这类 Wiki 方案，因为最终留下的是自己能直接阅读和修改的知识库；如果资料更新很频繁，或者重点是查原文细节，再补充传统 RAG 会更稳

Sep 14

Replied to a topic by Ai2You › 推广 › 智友社回馈 V 站新老客户，抽送第 8 波 8 个智友社的 GPTPLUS 稳定特殊渠道日区月卡成品号 6

支持一下

Sep 12

Replied to a topic by Ai2You › 推广 › 智友社回馈 V 站新老客户，抽送第 8 波 8 个智友社的 GPTPLUS 稳定特殊渠道日区月卡成品号 6

支持一下

Sep 12

Replied to a topic by aongen123 › 晒晒更健康 › v2ex 注册成功

擦，跟楼主一样，这我还要宣言吗？老实用户害怕啊

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