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我正在为餐厅/酒店业主开发一个排班工具，希望在深入开发之前能获得一些真实的反馈。
这个工具的想法是：你可以选择本周最重要的事项（如控制人工成本、确保排班公平、根据预计销售匹配员工等），软件会根据谁可用以及每个人的工作效率自动生成完整的排班表。再也不需要手动排班了。
它将会：
1. 为你生成每周的排班表
2. 尊重每个人的可用时间和休假
3. 关注人工成本百分比
4. 根据预计销售调整员工配置
5. 让你比较不同的“优化”版本（最便宜、最公平、最佳销售覆盖）
如果你现在负责排班，最烦人的部分是什么？什么会让这样一个工具值得使用？
非常感谢你的诚实意见！
我负责为一个包含1000万份文本文件（存储在PostgreSQL中）构建一个私有AI助手。目标是实现语义搜索和聊天，并要求定期进行增量更新。
我正在考虑以下两种方案：
前沿技术：实现类似LightRAG或GraphRAG的方案。
成熟技术：使用标准的混合搜索（Weaviate/Elastic + 重新排序），通过像Dify这样的工具进行协调。
对于那些在这个规模上构建过RAG的人：
你们在2025年更倾向于使用哪种技术栈？
对于如此大规模的数据，Graph/LightRAG的复杂性是否值得，相比于标准的分块/检索？
你们是如何高效处理维护和更新的？
期待你们的架构建议和经验分享。