为 RAG 构建网页知识库：从内容采集到检索与引用回查
网页已经转成 Markdown，不代表它可以直接用于可靠的回答。检索片段需要有出处，页面更新后旧片段不能继续混在结果里，某页临时失败时也不能顺手删掉上一版内容。 本文从明确的文档 URL 清单开始，用 Crawl4AI 获取页面，按章节整理并分块，写入 SQLite FTS5，再检索返回片段与来源。这里先建立不依赖模型
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标签：SQLite FTS5
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网页已经转成 Markdown，不代表它可以直接用于可靠的回答。检索片段需要有出处，页面更新后旧片段不能继续混在结果里，某页临时失败时也不能顺手删掉上一版内容。 本文从明确的文档 URL 清单开始，用 Crawl4AI 获取页面，按章节整理并分块，写入 SQLite FTS5，再检索返回片段与来源。这里先建立不依赖模型