开发者用 Mastra 跑通 RAG 问答 MVP
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开发者用 Mastra 跑通 RAG 问答 MVP
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AI 综述
掘金一篇文章的作者以 Mastra 组织 Agent 与工具，配合 DeepSeek 负责文本生成、SiliconFlow 的 BAAI/bge-m3 生成 1024 维 Embedding，并用 PostgreSQL/pgvector 做向量存储与检索。 作者已跑通该 RAG MVP，实现 Markdown 技术文章的问答。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月18日
- 掘金从零构建 Mastra RAG MVP：DeepSeek、SiliconFlow 与 PostgreSQL/pgvector 实战
作者用 Mastra 组织 Agent 与工具，配合 DeepSeek 生成、SiliconFlow BAAI/bge-m3 做 1024 维 Embedding、PostgreSQL/pgvector 存储检索，跑通了 Markdown 技术文章问答的 RAG MVP。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。