RAG 搜索 Grounding（2026）

一个技术文档助手的 RAG 系统先查询本地向量数据库获取公司文档，然后通过 Scavio 搜索 Google 获取被引用的外部库的最新版本信息。两个来源的结果合并后传给 LLM，确保内部文档上下文和外部技术事实都是准确的。

RAG 搜索 Grounding（2026）与Google, Amazon, YouTube, Walmart, Reddit, TikTok相关。Scavio提供统一API来访问所有这些平台的数据。

传统 RAG 依赖定期重新索引的向量数据库，存在数据滞后问题。搜索 grounding 通过添加实时搜索层来解决此问题。在 2026 年，典型的 RAG 搜索 grounding 架构包含两个检索路径：本地向量数据库用于私有/领域文档，搜索 API 用于公共/实时数据。LLM 接收两个来源的合并上下文。搜索 API 的成本（$0.005/查询）相对于 LLM 推理成本微不足道，但对输出准确性的提升显著。这种混合模式现在是大多数生产 RAG 系统的标准架构。