目录（16节）
AI原生的向量化数据库：用厨房讲透搭建方法（第㉛讲·现役课程）
> 课程日期：2026-10-22（线下班体系课·线上免费旁听）
> 课程主题：向量化数据库的搭建——从认知资产化到切割原则
2026-10-22 课堂现场（万有创学体系课·线上免费旁听）
一、开场：今天讲一个大家最卡的地方
这是我们给线下班学员讲的课，同时向线上的朋友免费开放旁听。旁听到什么程度，取决于大家对AI的驾驭程度——因为我们是体系化的课程，不像牛咖创课那样每次只讲一个主题就完事。
这段时间学员一批一批地来，大家普遍遇到了同一个问题：向量化数据库这块不太会弄。所以今天我就用一个小案例，把它讲透。
我们一般的创业者都不是科班出身，更不懂什么数据库、向量化数据库，这些词对大家确实有点陌生。我们在训练任务上是让学员去写一本自传，再基于这本自传生成向量化数据库。但就算这样，很多人还是觉得挺难——因为大部分人这辈子没写过自传。
那我就换一个案例：厨房。家家户户一定有厨房，大家对厨房再熟悉不过。今天就以厨房为例，讲一讲向量化数据库到底该如何搭建。
二、务必要重视向量化数据库的搭建
AI的底层机制是什么？叫认知资产化。我每次上各种各样的课，都在强调这一点。
大模型本质上讲，是把人类文明已有的成果——尤其是用文字记载的成果——吃干榨净之后，变成了大语言模型，然后反过来用订阅费的方式向我们销售。这不就是非常典型的认知资产化吗？只是这种认知太高级、太庞大，已经到了文明成果的层次。
那我们个人、我们一个小公司、一个企业，怎么做认知资产化？本质上是一样的。大模型做的是世界通用的那些东西；我们做的是行业的、或者非常垂类的内容。这些内容经过一些处理之后，变成了所谓的资产。
请问这个资产放在哪？以什么形式存在？这就是数据库的价值。
也就是说，要把我们的认知——甭管是行业的、企业的、产品的，还是个人方法的认知——一定要生成数据；生成数据了，然后放哪？一定要放在数据库里。你如果没有这个数据库，后面做的什么Agent、什么工具、什么系统，都没有用。就像一个人很健康、很健壮、大高个，但是他没脑子，没有任何用——因为最最最基础的要素不具备。
所以大家务必重视数据库的搭建，它是AI原生也好、AI化也好，所有AI创业的基础。没有数据库，其他一切都是空谈，除非你只做了一个死的工具。数据库是根，是一切后续工作的基础。
三、什么是向量化数据库：让电脑听懂人话
第二个话题：什么是向量化数据库？数据库就数据库，还整个向量化数据库，这又是什么意思？
因为现在这个数据库，本质上讲，它的用户是谁？不是你，是你未来的AI联合创始人、你的AI助手。普通的数据，对AI来讲没有太大用。
为什么这么说？我们说的AI，实际上是在模仿人类的机制。为什么要搞出一个大语言模型？不就是想让计算机懂得人类的语言吗？咱们这些人不是科班出身，不会写代码，也不会各种编程语言，所以之前就算有想法也弄不出来。现在因为有了大语言模型，电脑能听懂你的话了——甭管你说的是东北普通话、北京话还是川普，还是哪个少数民族的语言，只要你会说话就行，甚至不会打字都行，当然会打字更好。它能懂得你想干嘛，再把它翻译成机器的语言，然后程序帮你把代码开发出来，是这么个流程。
所以向量化的本质，是把人类的语言转化成计算机能够识别的语言，这个过程就叫向量化。
比如说"厨房"，就这两个字，电脑是不知道什么叫厨房的，它不知道"厨房"这俩字是啥意思。你说"我要上厨房拿点东西"，它也不知道你要干啥。所以为了能够让大语言模型对你说话能够理解，这个事叫语义理解——语就是语言的语，义就是意思的义。
怎么才能让它理解？就要把人类的这些语言翻译成数组——数学的数组，就是分组、小组、那个"组"，然后进而再往深了搞，就搞成二进制了。因为电脑这个东西只懂得二进制，就是0啊、1啊这些东西，它其实根本看不懂什么汉字、什么英文，那些东西是给人看的。
所以如何把人类的语言、文字、图片，甚至视频，转化成电脑能够认识的二进制语言？这个过程就是向量化的过程。
大家记住：为什么要向量化？就是为了让电脑能够听懂人话。
四、不是所有数据都需要向量化
第三个问题：是不是所有的数据都需要做向量化？不是的。
哪些需要、哪些不需要？但凡需要它进行理解的这样的场景下的数据，需要做向量化；那种直接就能一怼就好使的、关键词匹配就准的，就不需要做向量化。
一就是一，二就是二。用关键词直接能够匹配的，比如说很多报表，报表里的数据，对应一个什么科目，原则上讲它不需要再去琢磨。什么叫理解？理解就是你说句话，我得琢磨半天：你啥意思？这个东西叫理解。同样一句话、同样一个文字，不同人看完之后有不同的理解。
但如果它就是个数字，比如说就是333，那它就是333，你不需要太理解，它就是333。你用关键词直接匹配，就不需要再去寻思：在什么语境、用脑袋再丰富丰富——它不需要。这样的话它就不需要向量化，直接就能怼上，这叫关键词匹配。
所以大家记住，不要进误区：不是所有的数据都需要做向量化。只有那种需要它进行理解、总结归纳、然后二次输出的数据，才需要向量化。
只是说，因为现在的大语言模型实际上是在模仿人类、模仿人类的思维，所以它必须去试图理解人类的各种行为，包括我们说的话、我们写的字、我们拍的图片、写的文档，甚至下一步还有人类的感受。
比如说这个雨滴，嘚嘚嘚滴到脑袋上了，那种哇凉哇凉的感觉到底是啥意思？雪花飘在脸上什么感觉？今天这小天气这么清爽，小风嗖嗖的，特别通透——什么叫通透？夏天那个桑拿天，哎呀这天太闷了——什么叫闷？其实这个AI它没有感觉，它不知道啥叫闷。
也就是说这些东西是需要理解的。等到未来的物理模型，AI对这个世界的理解深度会更深；现在呢，是基于大语言模型的，你只需要做一些向量化就行了。
五、业务驱动，不是技术驱动
从实操的角度讲，到底怎么操作，一般人都蒙圈：你又不是干技术的，不懂编程，不懂这些语言，到底咋整？
我跟你这么说吧，我老曹也不懂，我也啥也不是，我也不是学技术的，更不懂什么语言、什么AI，我啥也不懂。那我就会弄，为啥？
千万千万记住一个原则：我们作为一个创业者学习AI，它不是技术驱动型。你千万不要把AI当技术来学、当知识来学，你越这么整它越错。我们学习AI是业务驱动型——这个AI不管它再怎么厉害，它也是服务于我们创业的。所以更多的是用我们的业务去驱动AI。
什么意思？甭管你要干嘛，你首先考虑：哎呀，我这个事是怎么回事？然后我跟AI去商量。哎，这个就对了。
就算你啥也不懂，你起码你家得做饭吧？最次最次，你家得有个厨房，得有做饭的地方。就算你家客厅装得不好，那厨房肯定锅碗瓢盆啥的也得具备。
下面我就以一个厨房为例，告诉大家到底如何搭建向量化数据库。
六、第一步：先搞明白数据库的本质是什么
厨房是做饭的地方，它为啥不叫卧室？因为睡觉的地方才叫卧室。那什么又叫客厅？来客人了，大家在客厅里坐——你看谁家来客人了，直接把客人领卧室去？吃饭的时候坐到餐桌；你说吃饭上厨房吃去吧？有哪个人把客人领到厨房去吃饭的？
这个屋子叫厨房，你要琢磨了：它是专门做饭的地方。什么意思？如果你想搭建一个数据库，想基于某种业务、某种行业知识去搭建一个数据库，你第一个要问的就是：你要搭建的这个数据库，本质上到底是个什么东西？它到底是厨房、还是卧室、还是厕所？
大部分人不知道。你知道你家那屋叫厨房、那屋叫厕所，那数据库呢？到这就不知道了，蒙圈了——这一大堆，全搅在一块去了，你也不知道里面是啥玩意，这就错了。
比如最近我让我们的学员去做一个他自己的数据库。前提先让AI采访他，采访完了之后写成一本不小于10万字的自传。什么意思？把你的人生前半场做了一次最基本的结构化处理——结构化，不是唠闲磕——然后让AI基于这本自传再去生成向量化数据库。
这个本质是把一个人的前半生的方方面面做成了数据，又做成了向量化的数据，就是这么一个过程。所以它的内核是一个人的数据库：有自然属性，有社会属性，有个人情况，还有社会关系、教育、生活、工作、家庭、朋友，方方面面——相当于你把一个人给切割成若干个小的数据。
好，因为大家一般人没写过自传，还是觉得有点陌生。那我们今天就说说，如何把一个厨房变成一个向量化的数据库。
第一步，你要理解这个房间的核心任务是做饭。但凡和做饭相关——是做饭，不是吃饭——跟做饭相关的地方，这个地方叫厨房。你要是睡觉，那个叫卧房、叫卧室。
所以第一条：你千万不能把所有的数据全堆到一个数据库里，你也不能把你家所有的东西都放到厨房里去。一定是分门别类，每个不同的区域有不同的功能。这个数据的功能是什么，你一定要抠清楚。
七、第二步：功能分区——数据库里的"表"
就算是厨房，它也是有功能划分的。不是说"我整个厨房数据库"，那我咋整啊？10个盘子、8个碗、几双筷子？不是的。你首先得琢磨：虽然它是个小小的厨房，但实际上它是有功能分区的。
几大功能？你想想。
第一个大功能，肯定是灶台那一部分，就是你做饭的主阵地。上面摆着灶、主要的炒勺，还有必要的佐料——油啊、盐啊、花椒面啊，包括电饭锅可能都在附近。它是有这个功能的。
第二个，洗碗、洗菜的地方。那个地方有个水龙头，下面有个水槽子、水池子，有的有一个，有的可能有两个。这个地方干嘛？就是负责各种洗——洗菜就在这洗，淘个米、洗个菜、洗个肉。总之，但凡需要有水来洗的地方，那是一片功能区。你不会说"我炒个菜"跑到水池子去炒，肯定不是；你洗碗、洗盘子、洗菜才到那去。
第三个，存储区。最典型的是面、米，各种料，还有粉条这些干货类的，还有各种小瓶瓶罐罐，装的酱油醋啊、各种佐料啊，乱七八糟的。可能还会放各种餐具——一般家庭反正我家是这样的，我们家餐具也会放到厨房，专门有一个消毒柜；我们家还有个洗碗机，但那玩意不太好用，就不用了。洗完了那个碗，晾干了之后一定要放到碗柜里去。甚至还有酒具，家里边喝酒的杯子——红酒杯、白酒杯、啤酒杯，各种乱七八糟的东西，可能也会放到厨房。
同时厨房里还有什么？专门放工具的地方——各种乱七八糟的工具，比如说酒起子，擀面条的擀面杖，捣蒜的缸子，各种各样的小工具。还有各种小电器，厨电嘛，厨房的电器，可能也会放一堆。
总之，你一进到厨房说你要干嘛，你的下意识就是：脑袋唰一转，往那一瞅，我到那去干活。你洗菜，就不能跑到橱柜旁边去洗，一定跑到水池子旁边去洗。这叫功能区。
虽然这厨房很小，一共没有10米8米，但其实它也分了好几个区。甚至上面有吊柜，吊柜里面放很多东西；下面有橱柜，又放了好多锅碗瓢盆。这叫功能区，而不是把所有的东西一股脑全堆到那、乱七八糟堆一地。
那你想想，如果你做个数据库呢？道理一样。
我要做个什么数据库，那你的数据库有没有功能区？当然要有。只是说它的功能区表现的方式跟厨房不太一样，但本质上是一样的。比如说表——一个数据库里面有若干张表。这个表你就可以理解为功能表，按功能划分的，或者按类型划分的都可以。
往大了说，厨房就是做饭功能的地方，卧室就是睡觉的地方。进到厨房，厨房里面又有区。也就是说，甭管你的数据库有多庞大，里面肯定有若干个表。这些表是干嘛的呢？按功能，还是按你的数据类型，你得分——一定分成几大列、几大类，就这个意思。
八、第三步：子表、字段与细分——锅、勺、刀、碗、筷子
如果把它第一次划分，是按功能区划了几片。那就算是一个功能区，你又会发现里面还有一些不一样的东西。
比如说灶台这一片，就是负责炒菜做饭的。灶台上都有啥？是不是有煤气灶？是不是有马勺？马勺上面有个小勺，马勺上面还有个盖，对不对？甚至你那屋两个灶，那菜就得两套马勺、两套盖。甚至你会发现锅的大小都不一样。
什么意思？进到表里面之后，这一类功能的构成又开始细分了。
按照产品的类型、还是数据的子类型分？比如说摆在炒菜那个位置的，这叫厨具——各种锅、各种勺，还有刀具，刀具就是负责切、负责剁的。这都是属于加工类型的：你做饭之前是不是得切？又得切、又得洗，洗完了还得炒。锅碗瓢盆、勺刀等等，这一大类，但这一类里边就细分成了这么多。
单说锅，这个锅又分好多种、好多规格，甚至好多尺寸。都有啥？有专门焖饭的锅——一个小家庭你不可能造10个锅，一般一个时期有一个就够了；还有专门煲汤的锅；还有高压锅，因为有些肉啊、骨头啊，用高压锅它快，熟得快；还有平底锅，有的人煎蛋、煎牛排，专门有那个平底锅；还有什么炸锅。反正各种锅，锅就是一个系列。
还有炒菜的勺，它就不叫锅了，一般超市里写的是炒菜勺、炒菜锅，只有我们东北或者北方有些地方叫马勺。这个东西又分好多种：我常用的那个小马勺大概30公分，后来觉得不行，有点小了——正常炒菜可以，炖个鱼有点放不下；又买了个大点的，专门炖鱼的；再后来又发现，炖鱼行，炖大骨头又差点意思，又买了个更深的大锅。
总之，专门负责炒菜的这个锅或者勺，又有好多。再往下分就更多了，比如说各种刀具：切蔬菜的刀、切生肉的刀、砍刀、切面包的刀、切水果的刀，好多好多。
我的意思是什么？你会发现：在一个功能区里边的主要工具，又有好多类型；而每一类型里面又分了好多款、好多型号、好多尺寸。那叫啥？这就叫子表。一个大表里有子表，一个大表又分了好几个子表，子表里面又分了好多个字段，一个字段里边又分了好多细节和数量。
你再看餐具——碗、盘子、筷子、杯子这些东西。其实它不是厨房的主要部分，但一般人家用完了、洗好了，会放到厨房里边。我们家专门有一个橱柜，酒杯还专门放到酒柜上面，但都在厨房里面。
碗就分了好多种：从这么大个的到这么大个的；有瓷的，还有小孩小时候用的那种掉地下摔不碎的，塑料还是什么东西；材质还不一样，还有不锈钢的、玻璃的；然后大大小小、各种形状、各种花纹、各种材质。碗还分两层呢——那个不锈钢碗，我们家孩子小的时候怕烫，专门有一种两层的碗，从外面摸着不烫。
盘子更多：大盘子、小盘子，有深一点的、有浅一点的，各种各样的。筷子主要有两种：一种是普通的竹子筷；还有一种是瓷的——我们专门买瓷筷子，为啥？青岛这个地方夏天潮，竹筷子怎么洗都容易长毛，没办法就得扔，后来我们就去买瓷的，家里好像还有点以前买的不锈钢筷子，那玩意不好使，不太吃。筷子又分长短：有专门吃火锅的长筷子，因为小孩吃火锅容易烫着，我媳妇专门买那种像海底捞火锅店一样的长筷子；平常不用，还有正常的筷子，还有孩子用的更短的筷子，甚至筷子里面还有帮助小孩使筷子、带个小环的那种。
你想想，就一个筷子，又分了这么多——可以按尺寸分，按使用的人员分，也可以按材质分。
酒具也一样，现在很多人家里也分了很多种。杯子嘛，一般说杯子就是喝水的；它能放热水，还有专门放凉的；有的杯子扛冷热，不炸，有的杯子放热水容易炸——材质不同；有的杯子专门喝红酒，有的专门喝啤酒，有的喝茶的。茶杯不用的时候也放到厨房。
厨电就更多了，各种乱七八糟的小电器：绞馅的、还有啥？我都说不太清楚了，反正厨房的小家电好多好多。
你们自己去细想想，其实一个厨房它就是这么分的：一进去，大概你能感知到、看到的就是功能区；功能区上面就放这个功能所专用的那些家伙事。
九、别忘了看不见的基础设施
还有一个你千万不要忘：基础设施。
厨房最典型的基础设施是啥？煤气。煤气下面有煤气管道，然后通到你的灶上，一打火，嘣，出了火了——你顶多能看到那个火，但你看不到那个煤气，管线、气，都是隐藏的。
还有水。厨房能没有水吗？洗洗涮涮要用水，炒菜、做米饭都得用水，这个水是要水管的。
还有电。厨房能没电吗？起码得有照明，还有吸油烟机，各种各样的电。
然后是简单的装修和装饰。厨房的装修和卧室的装修能一样吗？你能用客厅的标准来装厨房吗？肯定不一样。厨房有厨房的特点：它得防水、得防潮、得防火。装饰装修也是一大面，只是咱们不是干装修的，有时候不太注意。
也就是说，如果你想把一个厨房做成一个数据库，你就得按照功能、产品、性能、款式，最终到数量，把它分门别类，你不能少了。这是第一步。
十、第二步：语义理解——土豆挠子和马勺
第二步，我要让它做向量了，我得让大模型理解。理解啥？理解行业里的叫法。
比如说，你知不知道什么叫土豆挠子？就是刮皮器，一般人家都有那个专门刮皮的，刮土豆皮、黄瓜皮，甚至水果也能刮，学名叫刮皮器。那我们老家就管它叫土豆挠子。
你想想，"土豆挠子"啥意思？我明白，你认为AI明白吗？它不一定明白。南方某个山区里的老太太，可能管它叫别的名字。那我说"你去厨房拿土豆挠子去"，那个AI就蒙了，它不知道啥叫土豆挠子。
就连"马勺"这个词都不通用。啥叫马勺？一般超市里不这么写，一写就是炒菜勺、炒菜锅，只有我们东北或者北方有些地方叫马勺。这个马勺是有来源的：以前游牧民族或者战争时期，那个锅都得挂在马背上跟着跑——你整锅太大了，马不好驮——马勺就是马背上驮的勺，很方便炒菜的那个锅。但有的地方人家就是不这么叫。
那你说AI能不能懂啥叫马勺？给马使的勺吗？
我的意思是什么？规范的、标准的叫法，通用大语言模型可能能理解；但一些小众的叫法、土的叫法，它就不一定明白，或者说你们自己家的叫法。你们公司的产品、你们公司的术语，对于外人来讲这叫黑话，谁懂啊？一个外行人跑你们公司去了，也就看一热闹，你说啥他都听不懂。
AI一样。这个时候就需要做语义理解。往大了说，对一个行业、对一个企业，要进行语义理解；往小了说，你保不齐要做字典、做术语表——因为你们公司那些产品、配件，叫法太专业了，对于外人来讲都是黑话，外人听不懂，AI也听不懂，都是一样的。
所以这个时候，每一个词可能都得对应着翻译一下，这叫术语表或者叫语义词典。
十一、如何切割：第一原则是语义完整
那我咋做术语表呢？先说如何切割。很多学员前面道理好明白，但实操的时候就不会了：我这么多数据，有的是大型文档，到底怎么切？
你想想你家厨房咋切，它就咋切。
大家想想：你能把你家碗切成一半吗？谁家吃饭使半拉碗？必须得使一个完整的碗。盘子也一样，它得是一个盘子——你不能来一刀、来两刀，变成一个叉，谁家用叉盛菜？
这叫语义完整。什么意思？你那个碗如果只剩一半或一小半，从功能性的角度讲它就不完整了，它就没法装饭、装菜、装水了。所以你没看到谁家把碗切几瓣使的，使不了。
我们做语义切割的时候——叫知识卡片的切割——第一原则就是语义完整。
它可以很小。比如说那个喝白酒的小酒杯，就这么大点，很小很小；就算它很小，它也是个杯子，它语义完整，能让你够喝一口。勺子也一样：大的炒菜勺这么大，小的呢？给孩子喂药的勺，特别特别小——为啥？太大了能放进嘴去吗？那专门给孩子喂药的小勺，就算那么小，不好意思，人家也叫勺，它能实现完整的功能。
所以大家一样：你不要追求字数的多与大、少与小。有人问"我的卡片必须得多大？还是多小？"这个都不对，太机械了。它能完整表达一个语义，这就行了。就相当于你家的盘子碗一定不能切。
十二、第二原则是绝不拼接：上下文与可追溯
第二，你说我切完之后，我合一下吧？你看谁家把半拉盘子和半拉碗合在一块吃了？那半拉盘子和半拉碗，它俩也长不到一块去。就算长到一块去了，你说它到底叫盘子还是叫碗？你用它装水还是装菜？它没法装。更不能两个半拉盘子中间加一个碗，也没有办法这么组合。
我们做数据库也是一样：你不能把上一段的屁股跟下一段的脑袋接一块去，它俩根本不是一个东西，没有用。
但是切完之后，我咋知道我的脑袋是谁、我的脚是谁？你要做标注。你要知道它的前一级是谁、后一级是谁，它有它的前因，也有它的后果，然后它才可追踪、可追溯。这个对于AI来讲就叫上下文。
其实我们人类做的所有这些工作，本质上讲都是在给大语言模型提供上下文工程。就像人一样，你为啥一看就明白？因为你脑袋里有上下文。你不信哪天试试，喝酒喝多了、断片了，问你啥你都不明白——为啥？因为你的上下文在那一时刻删除了、忘了，所以你会产生幻觉。人喝多了不也幻觉吗？都一样。
十三、三步复盘与数据颗粒度
我再简单给你们理一下。
第一条，你要知道这个数据库的本质到底是啥。它是厨房，你就应该把跟做饭、跟厨房相关的乱七八糟的东西往这个库里放；你就不应该把卧室的东西往厨房里放——就像你不会把你的衣服放到厨房里一样，甭管你的厨房多干净。这是它俩的特质决定的。
第二条，甭管多小的厨房，它一定有功能分区。该放厨具的、灶具的、餐具的、酒具的，洗盘子洗碗洗菜的，甚至有临时放食材的，还有基础设施——水、电、煤气、基本装修，这些东西都是要有的。也就是说你的数据库不是把所有数据一股脑放到里边，它要有各种表，要按功能分开。
第三条，功能区里边又有各种类型的东西。比如说仓储区，有的地方专门放粮食：大米、白面、挂面放一块；肉类的东西就不能放这了，得放冰箱——有的家庭把冰箱放厨房，有的放餐厅附近。总之肉和米面是分开的。虽然都属于一类，但一类里边有子表，子表里边有字段，字段下面可能还有更细的东西。
细到啥程度？细到让AI一眼就能找到它。
比如说大米，细到什么程度？我要是细到每一个米粒，那就有点过分了，没那个必要。但你要细到长粒米、圆粒米，5斤装的还是10斤装的，还是我刚才拿塑料袋买了两斤散装的——这个可以。但你没有必要细到一个粒一个粒的，那没有必要。
但是你要有它的一个计量单位：5斤的、1斤的、3斤的还是10斤的，还是一麻袋。你要细到这种程度，但没有必要细到那么小的颗粒度。
盘子和碗你记住了，一定要记到一个碗、一块盘子、一个酒杯——细到它的最小计量单位那个个数。所以大米没有按粒卖的，你没必要细到粒；但大米按斤卖，你就可以把它细到斤。肉也一样，肉按斤卖；大葱也按斤卖，你就没有必要细到"我家一共有几颗葱、每颗葱多长多短"，这就太过了——数据太碎了。
你说你当天去买了两颗，但人家卖的时候是过称的、按斤算的，不是按颗算的。这就叫数据的颗粒度：只要它能够语义完整，这就可以了。
十四、向量化维度与中间态MD卡片库
再说向量化。本质上讲，不是所有的数据都需要向量化——那些必须通过理解才能明白的数据，才有必要做向量化。
做向量化的维度，中文做到1024维就可以了。做深了没用：越深，消耗越大，时间更慢，没有那个必要。1024维，对于中文来讲、对于我们普通创业者来讲、对于一般的行业企业来讲，就够了。
最终它生成的是向量化的数据库。但是你在切割的时候，要先形成卡片。我个人建议把卡片单独建库、单独存储，是MD格式的。
你要不跟AI说，它就直接给你存成向量化了，这个MD就没有了。我为什么要留一段MD作为中间格式？因为你能看见——你起码能审一审它切得合不合理、里面标注得合不合理。然后都没问题了，再批量地切割、批量地向量化。
因为一旦向量化完成之后，我们普通人是看不懂的——那个格式不是给人看的，你看不懂。所以你要把这几个中间态也作为一个库给它存上，基本上就可以了。
十五、建完之后：检索、组合、记忆与知识图谱
向量化数据库建完之后，下面就是如何让AI高效地去调取它、组合它、二次输出——各种产品、各种Skill。
那后边的部分就属于检索，还有数据的管理。量化数据库本身要有感知，本身要形成记忆，甚至要对它的记忆进行有效的管理：有些记忆时间长了，数据该清除——跟人脑子一样，有些事时间长了你也忘。对于数据库也是一样的，历史无效数据该清理的清理，要不然就把它形成摘要存一下。
再往后，如果想实现举一反三，再去做知识图谱类的，那就属于一步步往后走的事了。
十六、收尾：让你的AI去拉取、反复复盘
今天咱们就讲这么多。回头我们的课程都会放到官网上去，大家可以让你的AI去拉取。
然后你跟你的AI去反复地复盘。我每次讲课，第一我语速快，因为时间太紧张，就得高压一顿讲完；但是呢，你们的理解、消化和转化能力比较弱——最好让你的AI再去重新学一遍，然后你俩再去复盘。
> 来源：万有AI「每日一课」·主讲：曹勇波（现役课程）
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