RAG与向量检索 – 公有云AI

大模型联网搜索实战：5 步用 Search API + RAG 混合检索，让 AI 告别知识截止日期

2026年9月30日2026年6月8日作者 sayamber

你有过这种体验吗？问大模型「2026年最新发布的显卡有哪些」，它一本正经地编出几个不存在的型号。或者问「今天的天气怎么样」，它直接拒绝回答。

2026年9月30日2026年5月27日作者 sayamber

你的 RAG 系统真的靠谱吗？3 个核心指标 + 完整评测代码，让效果说话。

2026年9月30日2026年5月20日作者 sayamber

你用 RAG 搭建知识库，回答总是”答非所问”？问题大概率出在 Chunking 上。今天带你系统掌握 5 种文档切分策略，从最基础的固定长度到最前沿的语义切分，附完整可运行代码。

2026年9月30日2026年5月18日作者 sayamber

传统 RAG 靠向量相似度检索，遇到多跳推理、实体关系查询就歇菜。GraphRAG 把知识图谱引入 RAG，让 AI 真正”理解”文档之间的关联关系。

2026年9月30日2026年5月11日作者 sayamber

你有没有遇到过这种场景：公司文档几百份，员工问个问题要翻半天；ElasticSearch 关键词搜索答非所问；RAG 系统回答质量差得要命。根源往往只有一个——Embedding 没用对。

2026年9月30日2026年5月8日作者 sayamber

当你的向量数据从百万级飙到亿级，单机 Milvus 开始喘气了？本文手把手带你部署 Milvus 集群，并实战混合检索（向量 + 标量过滤），让推荐系统、RAG 应用轻松抗住高并发。

2026年9月30日2026年5月5日作者 sayamber

基础 RAG（向量检索 + 大模型生成）只能做到 60-70% 的回答准确率。本文分享我在生产环境中验证有效的 RAG 进阶方案：混合检索 + 重排序，让回答准确率突破 90%。

2026年9月30日2026年4月8日作者 sayamber

做RAG应用、语义搜索、推荐系统，绕不开向量数据库的选型。本文从实际使用角度，深度对比三款主流向量数据库，带你搞清楚各自的适用场景。

2026年9月30日2026年4月3日作者 sayamber

本文详细介绍如何使用 RAG（检索增强生成）技术搭建企业私有知识库系统，支持上传文档、智能问答，让大模型”懂”你的业务数据。