企业级 AI 知识库构建：基于 RAG 技术与 WordPress 的无缝集成

如何让大模型读懂你企业内部上千篇的产品手册、技术标准或历史文章？直接投喂 Prompt 很容易受 Token 长度限制且幻觉严重。行业通用的标准做法是：利用 RAG（检索增强生成） 技术，将 WordPress 的文章数据库转化为向量数据库，实现智能精准搜索与 AI 客服对接。

一、 技术链路解析

数据清洗（WordPress） ➔ 文本切片（Chunking） ➔ 向量化（Embedding） ➔ 向量存储（Pinecone/Milvus） ➔ LLM 大模型（Gemini/千问） ➔ 前端智能输出。

二、 纯代码打通数据向量化触发钩子

在 WordPress 每次新增或更新文章时，自动利用 Webhook 触发自动化工作流，同步更新向量库：

function sync_post_to_vector_db($post_id, $post, $update) {
    if (wp_is_post_revision($post_id) || $post->post_status !== 'publish') return;
    
    $payload = array(
        'id' => $post_id,
        'title' => $post->post_title,
        'content' => wp_strip_all_tags($post->post_content)
    );
    // 异步推送到 n8n 或自建的数据清洗中间件
    wp_remote_post('https://your-n8n-instance.com/webhook/post-sync', array(
        'body' => json_encode($payload),
        'headers' => array('Content-Type' => 'application/json')
    ));
}
add_action('wp_insert_post', 'sync_post_to_vector_db', 10, 3);