利用 Ollama 在无GPU环境下部署并调用qwen2.5:1.5b及嵌入模型snowflake-arctic-embed，基于 LangChain 框架，实现了PDF/TXT加载、文本智能分块（chunk_size=500, overlap=50），并利用 Chroma 向量数据库存储文档语义向量。通过自定义Prompt模板约束模型仅依据检索内容作答，显著降低幻觉；调整检索策略（Top-K=3）以平衡召回率与上下文窗口限制。针对特定领域文档（如历史文献），通过对比不同分块大小（100/200/300）和温度参数（0.2/0.5），将关键问题的答案准确率提升约15%（基于本人评测）。

1.1：优化了文档加载速度，增加增量更新功能