你一定遇到过这样的场景：问大模型一个公司内部的技术问题，它回答得头头是道、引经据典，仔细一看——全是编的。
这就是大模型最让人头疼的问题——幻觉（Hallucination）。模型的知识停留在训练数据的截止日期，对私有数据一无所知，却又不肯承认"我不知道"，于是开始一本正经地胡说八道。
怎么解决这个问题？微调成本太高，提示词工程又不够可靠。这篇文章分享一个实用且高效的方案——RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）。
做 RAG、语义检索或推荐时，要把 Embedding 向量 存起来、按相似度查，就得用向量数据库。Go 里常见的选择有三类：Pgvector（PostgreSQL 扩展）、Milvus、Qdrant。选哪个取决于你是否已有 Postgres、数据量和运维成本。这篇就聊这三者在 Go 里的客户端选型和接入要点。
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