想想看，我们大多数企业机会不会自己构建CRM 系统或自定义 ERP— 或者在大多数情况下，不会自己构建LLM。
你们会吗？
然而，我看到 IT 部门到处都在说服领导者，建立自己的基于 RAG 的聊天工具会有所不同。事实并非如此。大多数，情况会更糟。
让我给你描绘一下：上周，我观看了一支技术实力很强的工程师团队演示他们崭新的 RAG 管道。全部由内部开发。他们感到自豪。他们很兴奋。他们有向量嵌入！他们有快速的工程设计！他们……不知道接下来会发生什么。
相信我，我以前看过这部电影。多次。结局总是一样：工程师精疲力竭，预算被浪费，而CTO 想知道为什么他们一开始不直接购买解决方案。
一 “看起来很简单”的陷阱
我明白了。真的，我明白了。你看着 RAG 并想：
“Vector DB + LLM = 完成!”
加入一些开源工具，也许是一些Langchain或DeepSeek，你就可以开始了，对吗？
错了。大错特错。
让我给你讲讲我最近采访过的一家中型企业。他们的“简单” RAG 项目于 1 月启动。到 3 月，他们已经：
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1 名全职工程师调试幻觉和准确性问题。
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1 名全职数据人员负责处理 ETL 和提取问题。
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1 名全职 DevOps 工程师正在努力解决可扩展性和基础设施问题。
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1 名 CTO 看到预算增加了三倍，非常不高兴。
这还不是最糟糕的。最糟糕的是看着他们慢慢意识到，这个原本只持续两个月的项目实际上会变成一场持续不断的噩梦。
以下是他们没有考虑到的一些事情：
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文档和知识库预处理的复杂性（尝试提取各种数据源，如 Sharepoint、网站）
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文档格式和各种 PDF 问题（或尝试导入 epub）
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生产中的准确性问题（测试中一切都运行良好，但在实际用户面前的生产使用却很糟糕！）
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幻覺！
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响应质量保证
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与现有系统集成
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变更数据捕获（例如网站上的数据发生变化，RAG 是否保持同步？）
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合规性和审计要求
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安全问题和数据泄露（您的内部系统是否符合 SOC-2 Type 2 标准？）
这些中的每一个都可能是它自己的项目。每一个都有它自己的陷阱。每一个都可能打乱你的时间表。
二 无人谈论的成本
“我们有人才！我们有工具！开源是免费的！”
停！停！停！
让我来分析一下“免费” RAG 系统的实际成本：
基础设施成本
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矢量数据库托管
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模型推理成本
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开发环境
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测试环境
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生产环境
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备份系统
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监控系统
人员成本
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机器学习工程师（年薪 15 -25 万）
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DevOps 工程师（年薪 12 万- 18 万）
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人工智能安全专家（年薪 16 -22 万）
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质量保证（每年 9 – 13 万）
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项目经理（每年 10-20 万）
持续运营成本
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24/7 监控
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安全更新
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模型升级
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数据清理
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性能优化
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文档更新
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新团队成员培训
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合规审计
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功能对等（随着人工智能的发展）
问题就在这里：当你在烧钱构建这一切时，你的竞争对手已经利用他们购买的解决方案投入生产，而成本仅是其中的一小部分。
你可能会问为什么？
因为购买的解决方案已经在数千名客户中进行了测试。而且构建它的成本也已在数千名客户中摊销。在你的情况下，包含了整个时间 + 费用成本。
三 安全噩梦
想睡不着觉吗？试试负责一个人工智能系统：
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可以访问贵公司的整个知识库
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可能会泄露敏感信息
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可能会产生机密数据的幻觉
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需要不断进行安全更新
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可能容易受到快速注入攻击
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可能通过模型响应公开内部数据
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可能容易受到对抗性攻击
我最近与一位 CISO 进行了交谈，他发现他们的内部 RAG 系统意外地通过其响应泄露了内部文档标题。很有趣。他们花了三个星期修复了这个问题。然后他们又发现了五个类似的问题。
猜猜怎么着？威胁的发展速度超出了您的团队所能跟上的速度。上个月的安全措施今天可能已经过时了。攻击面不断扩大，而坏人也越来越老练。
考虑一下：您添加到知识库中的每个新文档都存在潜在的安全风险。每个提示都是攻击媒介。每个响应都需要筛选。这不仅仅是为了构建一个安全的系统 — 还关乎在每天都在变化的环境中维护安全性。
四 维护的恐怖
接下来发生的事情如下：
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第一周：一切顺利
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第二周：延迟问题
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第三周：奇怪的边缘情况
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第四周：彻底重写
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第五周：新的幻觉问题
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第六周：新的数据提取项目。
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第七周：Vector DB迁移和性能问题
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第八周：再次重写
这些事情并不止以上的公司发生的。这是内部 RAG 系统的典型生命周期。而且维护会产生很多任务：
日常维护任务
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监控响应质量
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检查幻觉
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调试边缘情况
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处理数据处理问题。
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管理 API 配额和基础设施问题。
每周维护任务
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性能优化
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安全审计
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数据质量检查
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用户反馈分析
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系统更新
每月维护任务
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大规模测试
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AI 模型更新。
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合规性审查
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成本优化
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容量规划
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建筑评论
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策略协调
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功能请求。
所有这些都需要在您尝试添加新功能、支持新用例和保持业务顺利进行时发生。
五 专业知识差距
“我们有优秀的工程师！”
当然需要。但 RAG 不仅仅是工程。让我来分析一下你真正需要什么：
机器学习操作
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LLM 模型部署专业知识
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RAG管道管理
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模型的版本控制
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精度优化
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资源管理
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扩展知识
RAG 专业知识
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了解准确性
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防幻觉优化
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上下文窗口优化。
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了解延迟和成本。
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及时工程
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质量指标
基础设施知识
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矢量数据库优化
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日志记录和监控。
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API 管理
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成本优化
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扩展架构
安全专业知识
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人工智能特定的安全措施
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及时预防注射
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数据隐私管理
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访问控制
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审计日志
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合规管理
在这个市场上，招聘人才是一件很困难的事情。即使你能找到这些人，你能负担得起吗？你能留住他们吗？因为其他每家公司也在寻找同样的人才。
更重要的是：随着其他 RAG 平台继续改进其服务并添加更多功能和更好的 KPI（如准确性和防幻觉），您的 RAG 团队会做同样的事情吗？在未来 20 年里？
六 正式运行的时间现实
在构建 RAG 系统时：
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您的竞争对手正在部署生产解决方案
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技术在不断发展（有时每周都在发展）
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您的要求正在发生变化
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您的企业正在失去机遇
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市场正在向前发展
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你的初始设计已经过时了
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用户的期望日益增加。
让我们来讨论一下构建可用于生产的 RAG 系统的实际时间表：
第 1 个月：初步开发
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基本架构
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第一个原型
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初步检查
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早期反馈
第 2 个月：现实打击
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安全问题浮现
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性能问题浮现
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边缘情况增多
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需求改变
第3个月：重建
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架构修订
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安全改进
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性能优化
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文档追赶
第 4 个月：企业准备就绪
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合规实施
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监控设置
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灾难恢复
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用户培训
这是如果一切顺利的话。但事实并非如此。只需等待投入生产即可！
七 替代方案
我不是说永远不要建造。我是说要明智地选择建造什么以及为什么要建造。
现代 RAG 解决方案提供：
基础设施管理
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可扩展架构
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自动更新
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性能优化
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安全维护
企业功能
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基于角色的访问控制
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审计日志
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合规管理
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数据隐私控制
运营效益
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专家支持
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定期更新
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安全补丁程序
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性能监控
商业优势
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加快上市时间
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降低总成本
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降低风险
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经过验证的解决方案
何时宜建？
有三种情况适合建造：
1. 您有真正独特的监管要求，没有供应商能够满足
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定制政府法规
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特定行业合规需求
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独特的安全协议
2. 你正在将 RAG 构建为你的核心产品
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这是你的主要价值主张
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你正在这个领域进行创新
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你有深厚的专业知识
3. 你有无限的时间和金钱（如果你是这样，请打电话给我）
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但说实话，这根本不存在
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即使有资源，机会成本也很重要
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上市时间仍然很重要
八 你应该这样做
1. 关注你的实际业务问题
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您的用户实际上想要实现什么？
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您的独特价值主张是什么？
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您能在哪些方面发挥最大的影响力？
2. 选择可靠的 RAG 提供商
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根据您的需求进行评估（提示：查看案例研究）
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检查安全凭证（提示：检查 SOC-2 Type 2）
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验证企业准备情况（提示：要求案例研究！）
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测试性能（提示：查看已发布的基准）
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检查支持质量（提示：致电支持！）
3. 把你的工程时间花在真正能让你的企业与众不同的事情上
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自定义集成
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独特功能
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业务逻辑
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用户体验
因为事实是这样的：五年后，没有人会关心你是否建立或购买了 RAG 系统。他们只关心他们的痛点是否得到解决。
小结
不要再试图重新发明轮子了。尤其是当这个轮子实际上是一个复杂的、由人工智能驱动的航天器时，它需要不断维护，如果你搞错了细节，它可能会爆炸。
构建自己的 RAG 系统就像决定在 2025 年构建自己的电子邮件服务器一样。当然，你可以这样做。但你为什么要这么做呢？最重要的是，要真正解决实际问题而不是在凌晨 3 点调试准确性问题时。选择权在您手中。但请明智选择。
