别让大模型再编了：Go 在 RAG 检索增强生成中的实用落地
RAG 的价值不在于让大模型“更聪明”，而在于先把可验证的资料找出来，再让模型基于上下文作答。本文从幻觉问题出发，解释 Naive RAG 的常见短板、生产级优化思路，以及如何用 Go 配合 LangChainGo 快速搭出一条可运行的检索问答链。
2026-08-25
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RAG 的价值不在于让大模型“更聪明”，而在于先把可验证的资料找出来，再让模型基于上下文作答。本文从幻觉问题出发，解释 Naive RAG 的常见短板、生产级优化思路，以及如何用 Go 配合 LangChainGo 快速搭出一条可运行的检索问答链。
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