给楼主几个可行方案
闭源大模型 or 开源大模型
1.如果你选择闭源大模型， 基本上只能使用 RAG 相关的技术，就是提前将数据给量化放在量化数据库，使用一些 python 库 例如(langchain or llama_index)， 在 API 请求之后将用户内容放量化数据库去 search 然后再给到 LLM(大模型) 去推理，中间的延迟如果能过接受的话， 这个方案是最简单的。
2.选择开源大模型，你会有两个方案 本地部署 or 使用 API ，本地部署你要考虑的东西就非常多，其实不是特别推荐，可以选择一些能过使用自己提交 LLM 的平台进行部署在平台上，这样就可以微调大模型，将你的数据 write 进入大模型中，这样就不会有 RAG 方案那么高的延迟，但是这个方案就需要你去了解大模型微调，相对技术难度更高。
上面很多人推荐的我都看过了 GraphRAG 太费钱了 现目前根本无法商用的
买两块 4090 的也不太科学 首先是性能并不好 其次是价格 另外买不买得到的问题，我推荐直接用各种平台的显卡，用多久 扣多少钱