如果要一句话回答这个知乎问题：“做一个大模型检索增强生成（RAG）系统，最难搞定的是什么？最难的，不是某一环节，而是让每一环节都有章可循、能被验证。RAG 不是一段代码，而是一整套数据流系统。你要把它做好，既得懂 NLP，又得懂工程；既得懂 Prompt，又得懂数据库；既得能跑通 Demo，又得能稳定上线。也许别人眼中这只是一个“附属模块”， 但真正懂的人都知道—— RAG 是大模型落地的“脊梁骨
RAG系统构建的难点不是将流程跑起来，而是让它真正好用。这是一个系统工程，涉及四大关键环节：数据准备（GIGO原则）、检索召回（找最有用的而非最相似的）、Query理解（重写用户问题）以及生成控制（约束大模型回答）。真正的挑战在于让各环节协同工作，既需要算法知识也需要工程能力。未来RAG正进化为DataAgent，从被动检索转向主动更新，构建数据闭环系统成为关键。
前不久在知乎回答了一个提问：大家觉得做一个大模型检索增强生成（RAG）系统，最难搞定的是那部分工作？
我先说结论： RAG 最难的，从来不是“把流程跑起来”，而是“让它真的好用”。
几乎所有人第一次做 RAG，都会被这套标准流程迷惑住：
用户提问 → 文档检索 → 拼接上下文 → 交给大模型生成。
代码很好写，十几行 Python + 一个向量库 API 就能跑通。 但你真要让它“在生产环境下稳定地答出好答案”， 难度是成倍增长的。
RAG 的本质是一个系统性工程，而不是一个单点算法。 它的难点是——每个环节看似简单，但环环相扣， 任何一环的瑕疵都会直接导致答案“看起来不太聪明的样子”。
举个例子：
所以真正的难点不是“能不能跑”， 而是：怎么设计一个端到端可控的 RAG 管线。
很多人上来就想着搭 Milvus 或 FAISS， 但根本没搞清楚自己要检索的是什么。
RAG 的灵魂在知识库。 而知识库的质量，取决于数据处理的精细程度。
比如文档切块（Chunking）：
我在做企业知识 RAG 时， 我们尝试过不同粒度的切块策略（按标题/段落/语义距离）， 最后还得结合 动态窗口 + 语义相似聚类 才稳定下来。
如果你随便“split(500)”一刀切， 那 RAG 的后果大概率是：
“答案看起来没错，但总觉得答偏了。”
很多人以为用个 embedding 模型就完事了。 但 embedding 模型之间差距极大。
在实际项目中，我们踩过很多坑： 同样一份知识库，换不同 embedding 模型， RAG 的命中率能差出 30% 以上。
比如：
而最难的是调 召回阈值。 阈值太低，检索一堆废话； 阈值太高，漏掉关键句子。 最终我们是靠 Reranker 模型（重排器） 才解决的。
这部分调优过程，堪比玄学。 很多同学第一次做 RAG 的时候，卡死在这里。
很多人以为检索的 query 就是用户的问题本身。 但在实际场景里，这一步其实最“坑”。
举个例子： 用户问「合同续签流程怎么走？」 你去知识库检索“合同续签流程”， 结果命中 0 条。
为什么？ 因为原文里写的是「合同延展」或「合同二次审批」。
所以在工业级 RAG 系统里， Query 重写（Query Rewriting） 是非常关键的一环。
我们通常会在这一步加一个小模型（或规则引擎）：
比如上面的问题，我们会改写成：
“合同延展审批流程 / 合同二次签署操作指引 / HR 系统续签权限”
这样召回的结果才会命中核心知识。 很多人忽略这步，RAG 就废了一半。
最后一个坑，是很多人误解了“RAG + LLM”的关系。
真正成熟的 RAG 系统，是 在生成阶段做控制 的。 否则 LLM 很容易“自作聪明”，胡编乱造。
比如我们在企业问答里， 会在 Prompt 中明确规定：
或者给模型输入：
“仅基于以下内容回答，不要添加额外推理。”
还有更高级的做法： 用 Retrieval Score 作为奖励信号， 训练一个 RAG-Fusion 模型， 让模型学会“信任检索结果”。
这就是为什么很多团队做完 RAG 后觉得模型还是乱答， 因为他们只做了“拼接”，没做“约束”。
如果我必须选一个，我会说： 最难的是让整个系统“协同”起来。
你可以让每个模块都各司其职， 但要让他们协同到最优， 就需要你既懂算法，又懂工程。
比如你要同时考虑：
换句话说， RAG 是所有“大模型项目”中最能体现“算法工程师功底”的模块。 它要求你既能设计算法，又能搭系统。
这也是为什么很多人能写出“能跑的 RAG”， 但写不出“能上线的 RAG”。
今年（2025）我观察到一个趋势： 越来越多公司在讲“RAG 已死，DataAgent 当立”。 其实不是死，而是进化。
过去的 RAG 是被动检索—— 用户问问题，系统查知识库。
而现在的 DataAgent 是主动更新—— Agent 自动从网页、API、数据库收集信息， 动态更新知识库，实现“长记忆 + 实时性”。
这背后考验的不是某个算法点， 而是你能否构建一个数据闭环系统： 从信息采集 → 清洗 → 切块 → Embedding → 检索 → 生成 → 评估。
RAG 的“门槛”，也正在从“技术实现” 转向“工程架构设计”。
如果要一句话回答这个知乎问题：
“做一个大模型检索增强生成（RAG）系统，最难搞定的是什么？”
我的答案是：
最难的，不是某一环节，而是让每一环节都有章可循、能被验证。
RAG 不是一段代码，而是一整套数据流系统。 你要把它做好，既得懂 NLP，又得懂工程； 既得懂 Prompt，又得懂数据库； 既得能跑通 Demo，又得能稳定上线。
也许别人眼中这只是一个“附属模块”， 但真正懂的人都知道—— RAG 是大模型落地的“脊梁骨”。
它不花哨，却决定成败。
“好用”比“能跑”难十倍，但也值十倍。
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