RAG 接上搜索还会答错：AI Agent 的三段式事实链
搜索能力不是给 AI Agent 接一个网页工具就结束了。结合一项多语言新闻检索测试，拆解问题、检索、取证三段事实链，并给出能落到产品里的验收方式。
#RAG
Grounding：搜索增强生成，让回答更可靠
详解 ADK Go 中的 Grounding 机制——通过 Google Search Grounding 让 Agent 的回答基于真实搜索结果，减少幻觉。
让AI会查资料：Claude搜索检索入门指南
Claude搜索检索入门：用API让AI搜索Wikipedia、抓取网页内容、搭建个人知识库。附WikipediaSearchTool完整代码示例，5分钟实现AI信息检索能力。
RAG 检索增强生成实战：别让你的大模型闭卷考试了，给它开本书
RAG 检索增强生成教程：四步用 Embedding 向量搜索 + Claude 搭建企业知识库问答。Contextual Retrieval 让检索失败率从 5.7% 降到 1.9%，附完整 Python 代码和 …
AI客服：AI-First 客服第三天就崩，往往不是模型，是账单
AI-First 客服听起来像降本增效，但落地常在三天翻车：长尾问题、权限动作、知识回流、可观测性、评估体系。本文用工单系统视角拆解原因，给出 AI客服 + RAG 的分级兜底、人机协作与可回滚上线方案。
pgvector 0.8.0 来了，PostgreSQL 用户还需要专用向量数据库吗？
你的 CTO 批了 5 万美元的 Pinecone 合同，实习生 47 分钟用 pgvector 免费搞定。pgvector 0.8.0 新增迭代扫描和智能查询规划，让大多数场景下的专用向量数据库变得多余