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。
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你每天调大模型是不是每次都把 system prompt 原封不动发一遍?你知不知道这部分其实是白花花的冤枉钱?今天这篇文章,看完就能省。
作者踩坑笔记:我们团队曾为了让大模型”记住”公司内部知识,硬上微调,结果花了两周、烧掉了不少算力,效果还不如一套精心构建的 RAG 体系。本文把这两条路的底层逻辑彻底讲清楚,帮你在项目启动时就选对方向。
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。
很多团队想上 K8s,又怕有状态应用——数据库、消息队列、文件存储,分分钟让你怀疑人生。今天我们从 StorageClass 到 PVC 到 CSI 驱动,手把手搞定 Kubernetes 有状态存储。
LangChain 用多了会发现:返回格式不固定、类型错误运行时才暴露、调试靠 print——Pydantic AI 用 Pydantic 模型定义 AI 输入输出,让 AI 应用的类型安全达到传统后端的水准。
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。
最近需要爬取10万条电商商品数据,用同步爬虫的话,爬完需要12小时,还经常被封IP。后来改用Asyncio + Aiohttp做异步爬虫,爬完只需要1小时10分钟,速度快了10倍,还自带反爬策略,被封的概率降低了90%。
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。