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
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。
向量数据库
2026 年 AI 开发工具链全景图：从模型训练到部署上线的完整工具推荐
AI 开发听起来高大上，其实就是在搭积木。今天给你一张完整的 AI 开发工具链地图，从数据处理到模型训练、从评测到部署，每个环节都有靠谱工具。
向量数据库进阶实战：Milvus 集群部署 + 混合检索，支撑亿级向量相似度搜索
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。
大模型 RAG 进阶：混合检索 + 重排序让回答准确率提升 40%
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%。