针对基于《生命读经》等深度属灵书籍的 RAG 系统,如果您希望在“无审查、防幻觉、高精度”的前提下将部署成本降到最低(甚至实现**零成本/接近零成本**),以下是 2026 年最新且最稳定的低成本云服务选项及组合方案:

### 一、 核心计算与服务器 (VPS & Compute)
RAG 系统需要托管后端(FastAPI/Node.js)、处理文档切分以及运行部分轻量级模型。

1. **Oracle Cloud (OCI) Always Free Tier (首选 MVP)**
* **配置**:提供 4 核 ARM (Ampere A1) CPU、24GB RAM、200GB 块存储及每月 10TB 免费出站流量 。[1][2][3]
* **优势**:这是目前全网唯一能免费跑起 Elasticsearch 8.x (混合检索) 或本地知识图谱的免费服务器。24GB 内存完全足够支撑 ES8 + ELSER 稀疏模型推理 + 后端逻辑运行 。[2][3]
* **注意**:注册时有一定概率遇到玄学信用卡拒付问题,建议使用真实的双币信用卡和原生 IP 注册。
2. **Cloudflare Workers / Pages**
* **配置**:每天 10 万次免费请求(Workers),免费前端托管(Pages)。
* **优势**:极其适合部署无服务器 (Serverless) 的 RAG 聚合路由。可以将用户的提问在边缘节点进行预处理(如权限校验、Prompt 组装),然后再发给模型 API,不占用自己服务器的带宽。

### 二、 向量数据库 (Vector Database)
由于您在架构中选择了“混合检索”,如果不想在 Oracle A1 上自己手搓 ES8,可以采用以下提供丰厚免费额度的托管向量数据库 。[4]

1. **Qdrant Cloud (免费额度最慷慨)**
* **免费档**:1GB RAM、1 个 CPU 核心的永久免费集群 。[5]
* **优势**:使用 Rust 编写,支持极强的 Payload (元数据) 过滤。可以存下约 100 万个稠密向量(《生命读经》全套切块完全够用),且原生支持混合检索(Dense + Sparse)API 。[5]
2. **Pinecone Serverless**
* **免费档**:最高 2GB 免费存储空间,支持高达 500 万个向量(有维度限制)。[5]
* **优势**:2026 年其 Serverless 架构冷启动极快,但免费版对混合搜索(如 BM25 结合向量)的限制较多,更适合单纯的语义向量检索 。[6]
3. **Supabase (基于 PostgreSQL + pgvector)**
* **免费档**:500MB 数据库空间。
* **优势**:如果您的项目同时需要保存“用户提问历史”、“权限账号”以及“知识库向量”,Supabase 可以用一个库把所有关系型和非关系型需求全部解决,大幅降低后端复杂度。

### 三、 推理与重排 API (LLM & Reranker)
要实现“无审查、神学推导强、且低成本”,可以选择以下途径调用大语言模型和重排模型。

1. **OpenRouter / DeepSeek API (低成本推理)**
* **优势**:如果您觉得原生的 Claude 4.5 Sonnet API 调用较贵,可以通过 OpenRouter 路由到便宜的开源/聚合模型(如 DeepSeek-V3 或 Llama-3.x),每百万 Token 成本通常在 0.1 到 0.5 美元左右。处理大量的中文属灵文献时,DeepSeek 对中文古语和神学专有名词的理解极佳,且成本仅为 Claude 的几十分之一。
2. **Groq (极速免费推理)**
* **免费档**:提供 Llama 3 和 Mixtral 的免费 API(有速率限制)。
* **优势**:推流速度极快(可达几百 token/s),非常适合用来做“用户查询重写 (Query Rewriting)”和“意图识别”,把复杂的 LLM 任务交给 Claude,轻量任务交给 Groq 以节省成本。
3. **Jina AI API (免费额度处理向量与重排)**
* **免费档**:注册即赠送 100 万 token 的免费额度。
* **优势**:直接调用 `jina-embeddings-v3`(向量)和 `jina-reranker-v3`(重排),免去了自己部署这两个模型的显存需求,且对多语言/中英双语检索支持极好。

### 四、 推荐的极低成本组合架构方案

#### 方案 A:极限白嫖流(适合技术极客,100% 免费)
完全依赖自己的服务器资源,数据绝对私密,无外部审查断联风险。
* **服务器基础**:Oracle Cloud A1 (4核/24G内存) 。[3]
* **检索引擎**:在 Oracle A1 上 Docker 部署 Elasticsearch 8.x。利用 ES 原生的 BM25 和自带的 ELSER 处理稀疏向量和全文检索。
* **前端与路由**:Vercel 免费版托管基于 Next.js 的前端面板。
* **LLM 消耗**:仅为 API 推理付费(如接入低成本的 DeepSeek API 或 Claude API),其余存储与检索全部零成本。

#### 方案 B:无服务器托管流(适合快速上线,维护成本最低)
不碰服务器 Linux 命令,全部利用云原生免费额度拼装。
* **前端+后端**:Cloudflare Pages 托管前端,Cloudflare Workers 托管后端逻辑。
* **向量检索**:Qdrant Cloud 免费集群(存放双语 Chunk 的 Dense 向量并利用其自带的过滤机制)。
* **向量/重排模型**:直接调用 Jina AI API 生成 Embeddings 并进行检索后重排。
* **生成模型**:OpenRouter 接入大模型 API 输出最终答案。
* **成本估算**:基础架构 0 元,每月仅需支付几美元 API 费用。

**总结建议**:考虑到《生命读经》对多路召回(关键词+语义)要求极高,**方案 A** 利用甲骨文免费大内存机子跑 Elasticsearch 8 是最贴合您原有“混合检索”技术路径的低成本选择。

Sources
[1] Which Free VPS Hosting is Reliable in 2026? – Cyfuture Cloud https://cyfuture.cloud/kb/vps-hosting/which-free-vps-hosting-is-reliable-in-2026
[2] Oracle Cloud Always Free: Your Guide To VMs https://ccgit.crown.edu/cyber-reels/oracle-cloud-always-free-your-guide-to-vms-1767648275
[3] Is Oracle Cloud Free Tier actually free tier? : r/selfhosted – Reddit https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/15q1o59/is_oracle_cloud_free_tier_actually_free_tier/
[4] Best Vector Database for RAG (2026 Guide) | TiDB https://www.pingcap.com/compare/best-vector-database/
[5] Qdrant vs Pinecone: Picking the Right Vector Database – Scout https://www.scoutos.com/blog/qdrant-vs-pinecone-picking-the-right-vector-database
[6] Qdrant Vs Pinecone – Which Vector Database Fits Your AI Needs? https://airbyte.com/data-engineering-resources/qdrant-vs-pinecone
[7] Oracle Free VPS | Power Your Website with Zero Cost https://www.vpsserver.com/oracle-free-vps/
[8] WOW! The Oracle Cloud Free Tier is A Game-Changer in … – GetCyber https://getcyber.me/posts/wow-the-oracle-cloud-free-tier-is-a-game-changer-in-cloud-computing/
[9] Oracle Database Express Edition https://www.oracle.com/database/technologies/appdev/xe.html
[10] Best Open Source Vector Databases 2026 & Comparison – Redis https://redis.io/blog/best-open-source-vector-databases-comparison/
[11] Cheapest Self-Hosting for n8n in 2026 – Thinkpeak AI https://thinkpeak.ai/cheapest-self-hosting-n8n-2026/
[12] The 7 Best Vector Databases in 2026 – DataCamp https://www.datacamp.com/blog/the-top-5-vector-databases
[13] Pinecone Alternatives – Top Vector Databases for AI Apps – MetaCTO https://www.metacto.com/blogs/pinecone-alternatives-a-deep-dive-into-the-top-vector-databases-for-ai-apps
[14] Oracle Cloud – OpenClaw https://docs.openclaw.ai/platforms/oracle
[15] Best Vector Databases for AI 2026 | Blockify Enhanced | Iternal https://iternal.ai/blockify-vector-databases