你刚写完一个 RAG demo，跑通了 OpenAI embedding + Pinecone，兴奋了三秒——然后老板问你："这个月 Pinecone 账单多少？"于是你开始重新审视那台已经跑了三年的 PostgreSQL。好消息：装个 pgvector 扩展，它就是你的向量数据库。这篇文章给你一套从 Docker 部署到 Python 完整代码的实操指南，跑完就能用。

很多人一上来就要“搞 RAG”，结果三天后变成“搞不下去”。真正能跑起来的知识库，往往从最土的全文搜索开始：先能找、再能用、最后才谈自动化。本文给一条可落地的路线：全文搜索 → 轻量 RAG → 把流程封装成 Claude Skill / Cursor command。

你的 AI 回答总是不着边际？别再死磕 Prompt 了，多半是"上下文"没给对。本文深度解读"上下文工程"，剖析它与 RAG 的本质区别，并通过一个"AI 面试官"的完整实例，手把手教你打造一个不弱智的 Agent。

你的 RAG 系统总是在胡说八道？多半是检索拖了后腿。本文基于 Medium 高赞文章，深度解析如何利用 Elasticsearch 的混合检索、函数得分等高级特性，拯救你那“弱不禁风”的 RAG。