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）。
AI Agent正在重塑软件开发的方式。当Python生态的LangChain、AutoGen等框架如火如荼时，Go语言社区也在悄然崛起。作为天生支持高并发、强类型的编程语言，Go在构建生产级AI Agent系统方面有着独特优势。
并发性能卓越。Go的goroutine让Agent可以同时处理多个任务，比如一个Agent在思考时，另一个Agent可以并行调用工具。
类型安全可靠。强类型系统让Agent的工具调用、状态管理更加可靠，编译期就能发现潜在错误。
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