RAG落地的三大认知误区
很多人以为RAG就是简单的"检索+生成"，结果一做就是坑。
误区一：技术至上，忽视业务场景
去年某银行做客服RAG，技术团队选了最先进的向量模型，结果上线后发现：用户问"信用卡年费多少"，系统回答得头头是道，但实际业务规则已经改了三个月了。
这就是典型的"技术很好，但业务很惨"。
真正的RAG优化，首先得弄清楚用户真实要什么。
我在某电商做推荐系统时发现，用户问"这件衣服好看吗"背后，其实想知道"这件衣服适不适合我的身材和场合"。
理解业务需求，比选什么模型更重要。
误区二：盲目追求高大上，忽视基础设施
有个创业公司老板跟我说："我们要做最智能的RAG，用GPT + 最新向量库 + GraphRAG！"
结果呢？
光部署成本一个月就烧了十几万，实际效果还不如用BERT + 简单向量库。
记住：最先进的未必是最适合的。
2000万数据的RAG，用FAISS就够了；5000万数据才考虑Milvus；上亿数据才需要分布式架构。盲目追新，就是拿钱打水漂。
误区三：数据质量放任不管，幻想模型万能
这是最要命的。
我见过太多项目，数据脏乱差，却指望通过优化模型来解决。
某制造企业的知识库，里面有2008年的产品说明书，有重复的工单记录，还有完全看不懂的手写体扫描件。结果检索出来的内容七拼八凑，用户投诉率飙升。
记住一个原则：**垃圾进，垃圾出(GIGO)**。数据清洗这一步省不了，投入产出比最高。
技术选型的实用判断标准
技术选型不是比谁用的技术更新，而是比谁更适合当前场景。
向量模型选择：精度vs速度的平衡艺术
我总结了个"三三法则"：小规模(<100万文档)用E5，速度快精度够；中等规模用bge-large，平衡性好；大规模(>1000万)才考虑自训模型。
去年做某在线教育平台，300万题库，用E5-base就能达到90%准确率，换成bge-large提升不到2%，但成本增加了5倍。这就是典型的过度优化。
检索策略：简单有效胜过花里胡哨
有个项目，工程师花了两个月研究多模态RAG，结果上线后发现，普通BM25 + 简单向量检索的组合，99%场景都能搞定。
我的建议是：先用简单方案验证需求，再逐步迭代优化。
很多项目死在过度设计上。
索引策略：元数据比模型更重要
最容易被忽视但最有效的优化，就是给文档加标签。
某物流公司的RAG系统，加了"时效性"、"业务线"、"紧急程度"三个维度后，检索准确率从65%提升到85%。
成本几乎为零，效果立竿见影。
成本控制与效果平衡的艺术
企业做RAG，最终目的是降本增效，不是炫技。
成本构成分析：钱都花哪了
- 数据清洗：占总成本30%，但决定效果上限
- 模型调用：占总成本40%，影响响应速度
- 存储和计算：占总成本20%，影响稳定性
- 人工维护：占总成本10%，影响长期效果
很多团队把80%预算砸在模型上，这是典型的本末倒置。
ROI计算：什么时候值得做RAG
我总结了"5-3-1法则"：
- 5：每天5个以上重复问题
- 3：3分钟以上才能找到答案
- 1：1个客服人员的成本
满足这三点，做RAG就有价值。
否则就是过度设计。
渐进式部署：从MVP到生产环境
某证券公司做客服RAG，我们没有直接上全量数据，而是从最常见的10个问题开始，逐步扩展到50个、200个。
这样既验证了效果，又控制了风险。
三个月后，业务部门主动要求扩展到更多场景，因为看到了实实在在的价值。
结语
RAG项目成功的关键，不在于技术多先进，而在于是否真正解决了业务问题。
我见过用简单技术做出超预期效果的，也见过堆砌先进技术却一败涂地的。
记住：业务理解 > 技术选型 > 数据质量 > 持续优化。
技术是工具，业务是目标。只有把这两者完美结合，RAG才能真正发挥价值。
最后的忠告：少谈技术，多谈价值；少炫酷炫技，多做有用功。
希望这份避坑指南，能帮你少走弯路。
