1，扩展后rag整体
语义分块模型 gemma【添加】:2b：PDF 原始长文本 → 完整语义 Chunk（预处理一次性调用）
嵌入模型 mxbai-embed-large：Chunk → 语义向量（入库、检索提问时调用）
生成大模型 deepseek-r1:1.5b：检索上下文 + 问题 → 自然语言回答（对话阶段调用） 三者各司其职，互不替代、互不兼任核心任务。
2，需要准确分块（chunk）的原因：向量嵌入模型存在最大输入长度限制，一段上万字完整文本无法一次性送入模型生成向量，必须切割；同时：单个 Chunk 必须承载完整独立知识点，避免一个知识点被拆分到两个块，导致检索丢失上下文；块不能过小：单句碎片化，丢失上下文语义；块不能过大：包含多个无关知识点，向量语义混杂，检索匹配准确率下降。
3，流程串行顺序： PDF 原文 → 独立分块小模型（识别语义断点、切割完整知识块） → 干净语义 Chunk → mxbai-embed-large 向量模型生成向量入库
实现后全链路理解：程序先把 PDF 英语课本交给 Gemma 按课文知识点自动拆成一小段一小段，再把 txt 文档按固定重叠长度切开；所有片段全部转成数字向量存好；你提问时，程序先把问题也转成向量，找出课本 + txt 里最贴合你问题的 2 段原文，再把原文和问题一起发给 DeepSeek 大模型，让它只能照着原文给答案，不知道就如实说无法回答，全程不会乱编内容。
