本地知识库+联网增强搜索并使用DeepSeek生成回答的RAG！让AI告别“古董知识库”，拥抱实时智能新时代！🚀。

大家好啊，我是北极熊。上一篇文章给大家介绍了现在的大模型（LLM）存在的致命性问题——模型幻觉！并引出了RAG的概念，这篇文章就带大家来深入了解一下 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG） 技术，到底是什么，它又是如何做到让模型不再“胡言乱语”的呢？

大家好啊，我是北极熊，在生活中你有没有发现一个现象，就是现在无论是刷短视频、逛电商，甚至是搜索信息，系统总能精准地给你推送你“感兴趣”的内容？刚搜了一下健身器材，打开社交软件全是健身博主；随便看了两眼某个品牌的手机，广告立马跟上。方便是挺方便的，但你有没有想过，这样的个性化推荐，真的对我们有好处吗？今天就来和大家聊一聊这个问题。

过去，人工智能一直专注于单一类型的数据处理，比如自然语言处理只懂文本，计算机视觉只会看图像。但人类的感知是多模态的，我们不是单靠文字或图像理解世界，而是结合视觉、听觉、触觉等多种信息来做决策。为了让 AI 更接近人类的认知方式，多模态 AI 诞生了。这项技术能让 AI 同时理解和处理不同类型的数据，比如让 ChatGPT 不仅能聊天，还能看懂图片，甚至听懂语音指令。接下来就让我带大家认识一下什么是

本地大模型与博查API的混合架构原理5行代码实现安全搜索的实操方法企业级敏感数据处理技巧前往博查AI文档中心查看API高级参数参考往期教程《为什么大模型需要联网搜索？理解技术背景立即开始你的本地智能搜索之旅！遇到问题？欢迎在评论区留言，获取一对一解答！

大家好啊，我是北极熊，之前我们聊到，在人工智能领域，RAG 技术正逐渐成为提升语言模型能力的重要手段。通过结合外部知识检索与生成模型，RAG 系统能够在回答问题时引用最新、最相关的信息，显著提高回答的准确性和时效性。那么这篇文章呢，我将会带大家详细介绍如何利用 LangChain 调用 DeepSeek 模型，结合博查的 Web Search API 和 Semantic Reranker API

你是否有过这样的经历？问ChatGPT“今天北京天气如何？” → 它开始编造“北京四季如春”的幻觉答案 ❌让大模型解读“OpenAI最新技术” → 它滔滔不绝讲2022年的GPT-3旧闻 📅咨询“黄金实时价格” → 它回答“请参考权威渠道”并拒绝提供数据 💰问题根源：大模型本质是“静态知识库”，训练数据存在截止时间墙！解决方案：让大模型学会“上网冲浪”！通过联网搜索+检索增强生成（RAG），瞬

大家好，我是BigNorthBear。为了避免传统搜索引擎的那些推荐算法与SEO优化带来的信息偏差问题，本文将介绍如何通过博查Web Search API、LangChain与最近爆火的DeepSeek，打造一个精准、高效的AI智能搜索工具。通过详细的技术讲解、代码示例以及数据分析，我们将探讨如何获取更可靠的搜索结果。

人工智能，一个早在1956年就被提出的概念，随着2022年ChatGPT的爆火出圈，又重新走进了大众的视野中。以ChatGPT，DeepSeek等为代表的大语言模型（LLM），可以说已经满足了人们对于人工智能的想象，它能生成流畅的文章、完成人们给它的各种任务、甚至还可以流畅的回答各种奇思妙想的问题。然而，随着它们在各个领域的应用，大家也逐渐发现，这些看似聪明的LLM也有一个严重的问题—— 它们有时

大家好啊，我是北极熊。之前跟大家聊了RAG出现解决的问题——模型幻觉，又聊了什么是RAG，在上一篇文章中，又带大家实战了完整的RAG全流程。通过之前的文章，我们已经知道了 RAG 系统可以通过结合检索模块和生成模型，使得 AI 能够从外部知识库中提取信息，并将其与内部推理能力相结合，从而生成更为精准的回答。然而，尽管 RAG 在推动 AI 向更高层次发展方面已取得显著进展，但在实际应用中，仍然面临