我有一个习惯，把读过的书的笔记、工作中的技术总结、各种想法碎片全都存成Markdown文件。几年下来，积累了2000多篇笔记，放在一个本地文件夹里。
问题是，这些笔记我几乎从来不翻——不是因为不重要，而是因为找起来太麻烦。想找某个技术方案，要么搜索关键词碰运气，要么记不清文件名根本不知道从哪找。
几个月前，我把OpenClaw和本地知识库打通了，搭了一套RAG（检索增强生成）系统。现在遇到问题，直接问AI，它会在我的笔记里找答案，回答时还会标注来源是哪篇笔记。用下来感觉像是给自己装了一个"外挂大脑"。
把整个过程记录下来，希望对想做同样事情的人有参考。
技术栈选择
我用的组合是：
- OpenClaw：主界面和对话层，负责理解问题和生成最终回答
- Ollama：在本地运行嵌入模型，不需要把笔记内容发到云端
- Chroma：本地向量数据库，存储和检索文档向量
- 本地Markdown笔记：数据源，2000多篇，全部在本地
选这个组合主要是考虑隐私。笔记里有不少个人信息和工作内容，不想把原文发到任何云服务。Ollama本地跑模型、Chroma本地存数据，整个链路数据不出机器。
具体步骤
第一步：安装Chroma
pip install chromadb
然后启动本地服务：
chroma run --path ./chroma_data
默认在 localhost:8000 跑起来。
第二步：处理和导入笔记
写了一个Python脚本，遍历笔记目录，把每篇笔记按段落切分（chunk），然后用Ollama的嵌入模型转成向量，存入Chroma。
关键参数：chunk_size=500，chunk_overlap=50。为什么选500字而不是更大？后面会提到，这个数字是踩坑之后调出来的。
导入2000篇笔记大概花了40分钟，生成了大约15000个chunk，都存进了Chroma的集合里。
第三步：配置Embedding模型
我用的是 nomic-embed-text，这是Ollama里专门用于文本嵌入的模型，效果比通用模型好不少，特别是在中文上。
通过Ollama拉取：
ollama pull nomic-embed-text
第四步：在OpenClaw里配置RAG Skill
OpenClaw支持自定义Skill，配置一个RAG Skill，让它在回答问题前先去Chroma检索相关内容，把检索结果作为上下文一起发给模型。
配置里需要指定Chroma的地址、集合名称、检索数量（我设的是top 5）。这样每次提问，系统会先做相似度检索，找出最相关的5个chunk，附在提示词里，AI基于这些内容生成回答。
实际效果
现在问一个问题，比如"我之前记录过哪些关于数据库索引优化的内容"，2秒以内就能拿到答案，并且会告诉我这个答案来自哪篇笔记（具体到文件名和大概位置）。
2000篇笔记，检索响应时间基本在2秒以内，准确率大概在85%左右。剩下15%的失误主要是两种情况：检索到了相关内容但和问题不够契合，或者问的概念我本来就没记录过。
踩过的坑
坑一：中文分词效果很差
最开始用的是 mxbai-embed-large，一个英文为主的嵌入模型。中文笔记的检索效果非常差，很多明显相关的内容根本找不到。
换成 nomic-embed-text 之后改善明显，它对中英文混合内容的支持更好。如果你的笔记以中文为主，一定要测试几个不同的嵌入模型，不要直接用默认推荐的英文模型。
坑二：chunk太大，检索精度不高
一开始我设的chunk size是1000字，想着保留更多上下文。但实际发现检索结果质量很差，经常返回一个大段落，里面只有一两句话是相关的。
把chunk size调小到500字之后，准确率明显提升。chunk size的选择需要在"上下文完整性"和"检索精度"之间取平衡，500字对我的笔记风格来说是个合适的值，但你可能需要根据自己的文档风格调整。
坑三：笔记更新同步很慢
这是目前还没完美解决的问题。我每天都会新增和修改笔记，但向量库没有自动同步，需要手动重新导入或者增量更新。
目前的做法是写了一个脚本，检测文件修改时间，只重新处理最近7天内修改过的文件，每天定时跑一次。不够优雅，但够用。
几点补充经验
关于模型选择：嵌入模型只影响检索，生成回答的还是OpenClaw背后的大模型。嵌入模型的作用是把文字变成向量，好的嵌入模型能更准确地捕捉语义相似性。
关于检索数量：top 5是我测试下来的合适值。太少（top 3）会漏掉一些有价值的内容；太多（top 10）会引入很多噪音，反而让模型分心。
关于文档质量：垃圾进垃圾出。我发现检索效果好的笔记都是当时认真写的，有清晰的标题和结构；而那些随手记的碎片检索效果很差。这让我开始更认真对待笔记的写法。
整个搭建过程对有一些技术基础的人来说不算难，可能花一个下午就能跑起来。最大的收获不只是检索效率，而是让我重新开始认真写笔记——因为现在知道写下来真的能用到了。
你有没有搭过类似的本地知识库？用的是什么技术方案？特别想知道有没有更好的中文嵌入模型推荐，欢迎评论区交流。