国人AI 助手神器Trae+MCP智能体实现知识库检索精度暴涨300%【喂饭级教程】-首码网赚项目网

一直以来，我写了不少关于 AI 知识库的分享。不过，很多小伙伴在实际应用中遇到了一个痛点：满怀期待地把资料“投喂”进知识库后，却发现问答效果并不理想。这其实很正常，因为 RAG（Retrieval-Augmented Generation）并不是万能的，它也有局限性，并不适合所有场景。

咱们得先明白，RAG它不是银弹，不是全能的，它也有局限性，并不适合所有场景。

RAG的原理其实网上已经有非常多的资料了，这里就不详细赘述了。

我们先来看看 RAG 的局限性：

文件分片导致上下文丢失：文件分片本身不是问题，但分片会导致原本连贯的内容被分割，从而导致后期检索到的内容信息不完整。
检索不精确：因为 RAG 是使用向量比对的方式（数学的维度）来查询语义相近的内容，但有时匹配的内容可能并不是我们真正想要的信息。
缺乏全局概念：由于知识库中的文件是分片存储的，每次回答只会检索部分内容，因此很难准确回答一些全局性问题（比如统计型的问题），例如“知识库中有多少位老师”“一季度有多少个订单”等。

解决方案

针对第一个问题（文件分片导致上下文丢失），我之前分享过一个解决方案：使用超长上下文模型，把相关和不相关的内容都检索出来，让大模型自己判断。感兴趣的朋友可以参考开源模型 minimax-01，支持 400 万 tokens。

那么，剩下的两个问题（检索不精确和缺乏全局概念）该如何解决呢？其实，搭配传统数据库是一个很好的方案。虽然这个方案之前操作起来比较繁琐，但最近随着 MCP（Model-Connector Protocol）的兴起，AI 大模型接入数据库的门槛大大降低。尤其是我平时最爱用的 Trae，终于支持 MCP 了！

Trae 介绍

Trae 是一款专为中国开发者设计的 AI 编程助手，它基于人与 AI 协作开发的理念，让开发者和 AI 在恰当的时间接管工作，确保每一段代码都是人与 AI 共创的最优结果。Trae 的主要功能包括：

Builder 模式：从想法描述到功能实现，Trae 一气呵成，快速从 0 到 1。
上下文理解：Trae 能深入理解你的代码仓库，结合 IDE 内信息，准确识别需求。
自动补全：通过强大的上下文分析，Trae 可以实时预测和续写代码片段，大幅提升编码效率。
AI 协作：你可以将 AI 生成的代码一键应用到多个模块，还可以实时预览前端效果。

Trae 配置 PostgreSQL MCP

接下来，我将以 PostgreSQL 这个简单、轻量的关系型数据库为例，带大家接入 Trae 的 MCP 功能。这个方案更适合表格类型的数据，如果是文本数据，建议参考前面提到的“大力出奇迹”方案。

为什么推荐 Trae？

永久免费使用，不限功能

没有 Copilot 和 Cursor高昂的20刀月费
没有 Cursor 的“Too many free trial accounts used”
没有 API Key 的烦恼
不限时、不限请求量，是真正让你用得爽的工具
Trae支持满血最新版DeepSeek R1 / V3，目前已经超过gpt大量模型。

中文对话一流，自然无压力

无论你是写 Vue、React，还是写 Java、Go，甚至想聊聊架构选型或者调接口技巧，Trae 都能用地道的中文跟你来回交流，还能边讲解边写代码。

你可以对它说：

“我这个组件能不能封装一下？”
“帮我把这段逻辑改成 async/await”
“这个接口怎么加缓存？用 redis 吧” 它不仅懂，还会“顺着你的思路”继续优化。

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1. 安装 PostgreSQL【教程自行搜索即可，安装简单方便】

访问 PostgreSQL 官网下载地址：PostgreSQL 官网，选择适合你操作系统的版本进行下载和安装。

2. 安装图形化界面工具

为了方便操作数据库，我们可以安装一个图形化界面工具，比如 DBeaver。访问 DBeaver 官网：DBeaver 下载，选择适合你操作系统的版本进行下载和安装。

安装完成后，打开 DBeaver，点击右上角的小 + 号，选中 PostgreSQL 添加数据库。按照提示填写配置信息，包括用户名、密码等。连接成功后，你会看到数据库图标上有一个小勾。

3. 配置 Trae 的 MCP

打开 Trae，按照提示添加 MCP。如果第一次没有 MCP，会提示需要添加。进入 MCP 市场，添加 PostgreSQL。

特别注意：复制的 PostgreSQL URL 不能直接粘贴使用，需要参考 Trae 给出的格式进行调整。例如：

postgresql://postgres:密码@127.0.0.1:5432/postgres

将其中的“密码”替换为你自己的 PostgreSQL 密码。

如果在配置过程中遇到任何问题，可以随时让 Trae 的 AI 帮你解决。

4. 测试 PostgreSQL MCP 效果

为了测试效果，我们需要准备一些测试数据。我准备了一个 Excel 表格，包含一些内存条商品信息。我们可以使用「扣子空间」将这个 Excel 表格转换为可直接导入 PostgreSQL 的 SQL 文件。

在 Trae 中，将生成的 SQL 文件导入 PostgreSQL 数据库。导入成功后，我们可以在 Trae 中测试查询效果。

结合 RAG 和数据库

这个方案还可以结合 RAG 一起使用。例如，可以设计一个工作流：当用户的问题是全局性或统计性质的，就走数据库；否则就走 RAG。这样可以大大提升整个知识库的检索精度。

写到这里，我不经想起当年刚做程序员的时候，有几个月每天都写各种复杂的sql，从生疏，到炉火纯青，现在看来好像没有多大用处了，因为AI完全可以秒出。

不经感叹，技术发展的真快，而我们，好像只能不断紧跟时代的步伐，才不至于被淘汰。

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