第6集：RAG 知识库 + 对话记忆！让 Agent 成为运维“百科全书”本集解锁内容：手写 RAG 向量知识库、集成 ChromaDB + Ollama Embedding、给 Agent 装上“记忆海马体”实现多轮对话。学完本集，你能在面试中讲清楚：RAG 的完整流程、Embedding 选型、检索准确率优化、对话记忆的两种实现方式。😫 用户痛点引入：Agent 很聪明，但它不知道你们公司的规矩兄弟们，前五集我们打造的 Agent 已经相当厉害了——能巡检、能修复、能按 SOP 走流程。但面试官这时候会抛出一个刁钻问题：“你们的 Agent 遇到公司特有的运维问题怎么处理？比如新人问‘Nginx 502 怎么排查’，它能按公司内部的最佳实践来回答吗？”如果你说“我们写了很多 if-else 规则”，面试官会摇头——规则能写一百条，能写一万条吗？如果你说“我们调 GPT API”，面试官会追问——“公司内部的运维文档、SOP、故障案例，大模型训练数据里有吗？它怎么知道你们用的是 Nginx + PHP-FPM 还是 Nginx + Tomcat？”