一介布衣

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RAG 在 2023 年越来越热，但真正落地后就会发现，它从来不是“把文档丢进向量库”这么简单。一个像样的 RAG 系统，本质上是一条检索与生成协同的流水线。

RAG 缓存层 这件事在 2023 年开始越来越频繁地进入真实项目，但很多团队一开始只看到表面收益，没有先把边界收住。只要 每次都全链路重跑检索和生成，高频场景的成本和延迟会持续被放大，问题就会很快从“一个小体验瑕疵”变成系统性的维护成本。

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引用与 grounding 风格 这件事在 2023 年开始越来越频繁地进入真实项目，但很多团队一开始只看到表面收益，没有先把边界收住。只要 模型回答看起来很自信，但用户根本不知道依据来自哪里，问题就会很快从“一个小体验瑕疵”变成系统性的维护成本。

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embedding 模型切换成本 这件事在 2023 年开始越来越频繁地进入真实项目，但很多团队一开始只看到表面收益，没有先把边界收住。只要 只盯着单点评测结果，忽略了索引重建和线上切换的系统代价，问题就会很快从“一个小体验瑕疵”变成系统性的维护成本。