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David

琅嬛的创建者

在搭建不同的企业 Agent 系统时，我反复遇到同一个门槛：知识库总是绕不过去，但每个系统又往往各自重新接入文档、处理内容、建立检索。

我不希望这件事在每个项目里从头再做一遍。于是有了琅嬛：把知识库的处理与检索沉淀为统一的基础能力，并通过 MCP 和 HTTP 对外开放，让 Agent 能更方便地使用同一套知识能力。

Focus · 关注方向

企业 Agent知识系统RAG 与 MCP

Writing · 已发布文章

从实践里写下来的判断

2026年8月25日6 分钟阅读

「埃及有哪些民族？」这样的日常问句，会让 SQLite FTS5 的中文全文检索一条都查不出来，混合检索则悄悄退化成纯向量——不报错、不告警、指标看起来正常。讲清病灶机理、查询侧修复的思路，以及怎么自查你的 FTS 通道是不是已经空转。

2026年8月25日6 分钟阅读

知识库产品最该量的是检索质量，可我们手里只有功能测试。这篇讲琅嬛怎么建检索评测：200 条人工标注的真实查询、双轨道四格矩阵、同指纹逐位可复现，以及它第一天就抓出的线上 bug 和终于被数据证实的混合检索。

2026年8月18日4 分钟阅读

想验证本地 RAG 知识库，不必先装一套数据库和队列。先用单二进制把文档、中文检索和 Agent 接通；到了真实并发和运维阶段，再换生产部署。

2026年8月18日5 分钟阅读

第二个 Agent 开始共用资料时，问题不在于再传一份文档，而在于谁来处理版本、检索、权限和出处。MCP 知识库该怎么放在系统里。

2026年8月17日8 分钟阅读

把文档全塞进 Claude 或 ChatGPT 的项目知识库，迟早撞上上下文限制：先回答变差，后文件被拒。讲清症状与原因，以及把知识库搬出上下文、按需检索的做法。

2026年8月13日4 分钟阅读

pgvector 存向量、zhparser 做中文分词全文检索，一条 SQL 栈即可搭建可追溯的中文混合检索，不额外引入专用向量库。

2026年8月12日3 分钟阅读

为什么纯向量检索会漏掉精确关键词，全文检索补什么，RRF 怎么确定性融合双路召回，以及这样做的代价。

2026年8月11日3 分钟阅读

对比 stdio、SSE 与 streamable HTTP 三种 MCP 传输的适用场景、部署与安全差异，并给出选择清单。

2026年8月10日3 分钟阅读

用大白话讲清 Model Context Protocol 解决什么问题，server、client 与 tool 各是什么，以及一个知识库如何变成可被 MCP 调用的服务。

2026年8月5日3 分钟阅读

在搭建多个企业 Agent 时，我发现最容易被重复建设的不是模型能力，而是知识的导入、权限、检索与证据链。