在过去的一年半时间里，我为一家财富500强制造公司构建了一个检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）聊天机器人，整合了超过5000万条记录，跨越了十几个数据库。尽管数据规模庞大，但该系统能在10到30秒内返回相关信息，目前在公司内部已达到90%的五星级用户好评。
经过大量的尝试和错误——嵌入庞大的数据集、混合向量+文本搜索、处理并发以及避免幻觉现象，我决定将这一切记录在一本书中。这本书很快就会在Manning.com的早期访问（Early Access）上线（3月27日）。如果你正在处理大规模的RAG项目，或者对我的方法有任何疑问（挑战、成功经验），请随时提问。我很乐意分享经验教训、配置思路或者注意事项，以便你能避免我在过程中遇到的陷阱。
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多AI提示器允许您在便捷的分屏视图中并排比较来自不同AI聊天机器人的回应。提出一个问题，立即看到ChatGPT、Claude、Gemini和Grok是如何回答的，帮助您获得最全面、最准确的信息。
我审查了Anthropic最近发布的Claude Code，并将其与Aider进行了比较。Claude Code设计得非常好，我会偶尔使用它（特别是在大型代码库中），但我目前仍将Aider作为我的主要工具。如果你在命令行上使用大型语言模型（LLM）编码工具，那么我希望你会发现这很有用！