第三阶段：多模态 & 知识图谱规划【做更“聪明”的知识助手】

当你已经会用 LLM + 简单 Agent + MVP Server 之后，这一篇帮你规划：什么时候需要向量检索 / 多模态 / 图数据库，做到什么程度合适？

1. 不同学习目的下，这一阶段是否“必须”

对你当前来说，更现实的做法是：先把 RAG（向量检索 + 文档问答）搞明白，用在自己的面试/学习知识库里；知识图谱可以先了解、后续慢慢补。

目标：

建议安排：

1～2 天：理论 + 小实验
- 看一篇关于 RAG 的入门文章/视频：理解“向量化 + 相似度搜索 + LLM 再加工”的流程。
- 选一个嵌入服务（比如 OpenAI Embedding / 通义 Embedding 等），写脚本：
  - 对几段文本进行向量化。
  - 给一个查询语句，找出最相近的文本。
2～5 天：做自己的知识库问答系统
- 选择一个向量库（本地/云端均可）：
  - 如 Milvus、Weaviate、或者更轻量级的 SQLite + 向量插件。
- 选一批你自己的文档（推荐直接用：你当前的 VitePress 面试文档库）：
  - 切块（按段落/标题划分）。
  - 向量化后写入向量库。
- 实现一个简单 API：
  - 输入：问题文本。
  - 步骤：检索最相关的文档片段 → 拼成上下文 → 调用 LLM 回答。
  - 输出：回答 + 引用到的文档标题/链接。

这一步做完后，你相当于有了一个“专属面试题助手”，完全基于你自己的知识库。

目标：

学习建议（可选项）：

使用支持多模态的 LLM（如 GPT-4o、部分国内模型）：
- 练习：
  - 把一张图（如接口拓扑图、错误截图） + 一段描述一起喂给模型。
  - 让它输出“问题分析 + 解决建议”。
如果有兴趣，可以：
- 对一些简单的图片做 Embedding（部分向量库/服务支持）。
- 做文本 + 图片混合相似度检索的小实验。

适用场景：

对你当前来说可以这样安排：

先用 Neo4j 做一个极简 Demo：
- 把“技术栈 → 知识点 → 面试题”建成一个小图谱。
- 试着跑几条简单查询：
  - “某个知识点关联了哪些题目？”
  - “从 Java 基础出发，2～3 跳能到哪些进阶主题？”
目的不是做很重的图系统，而是建立“图结构思维”，有利于你之后整理自己的知识地图。

可以设计这样一个中期目标项目：

项目：面试/学习一体的知识库问答 + 图谱导航
- 第一部分（RAG）：
  - 索引你当前所有面试文档。
  - 做一个 Web 界面：输入问题 → 返回回答 + 相关文档链接。
- 第二部分（图谱，轻量级）：
  - 手动或脚本，将“模块 → 子模块 → 文章 → 题目”导入 Neo4j。
  - 提供一个简单视图（哪怕只是一张导出的图截图），帮你看清自己知识体系的结构。

你现在已经在用 VitePress 管理知识，这一步更像是“在现有基础上，提高检索和导航的智能程度”。

对你来说，可以定义为：