RAG 最常見的失敗，並不是“沒效果”，而是“用錯地方”

如果你觀察過一段時間大模型落地項目，會發現一個非常有意思的現象。
很多團隊做 RAG，並不是因為認真分析過需求，
而是因為：
“大家都在用 RAG。”
於是 RAG 成了一種默認選項：

• 有知識問題 → RAG
• 模型不懂 → RAG
• 業務效果不好 → 再加一層 RAG
  結果就是：
  系統越來越複雜，
  效果卻始終説不清楚“好在哪裏”。
  後來你會發現一個非常扎心的事實：
  RAG 不是沒用，而是被用在了大量不適合它的地方。

一個必須先講清楚的前提：RAG 解決的是“信息獲取”，不是“能力提升”

這是理解“RAG 適合什麼、不適合什麼”的第一把鑰匙。
RAG 的核心能力只有一件事：
在模型生成之前，把相關信息取出來，交給模型閲讀。
它並不會：

• 提升模型的推理能力
• 改變模型的價值判斷
• 讓模型學會新技能
  RAG 能做的，只是把模型“看不到的信息”，變成“看得到的信息”。
  一旦你把 RAG 當成“能力增強工具”，很多決策從一開始就錯了。

RAG 非常適合的第一類場景：穩定但經常變化的知識

這是 RAG 最經典、也最成功的應用場景。
比如：

• 產品文檔
• 內部流程説明
• 政策條款
• 技術規範
  這些知識有幾個共同特點：
• 內容本身是確定的
• 更新頻率不低
• 不適合寫死在模型裏
  如果你用微調來解決這類問題，你會立刻遇到幾個現實問題：
• 每次更新都要重新訓練
• 歷史版本難以回溯
• 風險極高（模型記住舊規則）
  而 RAG 天然適合這種場景：
  你只需要更新文檔或索引，模型本身無需變化。

知識更新頻率 vs 技術方案選擇對比圖

RAG 非常適合的第二類場景：可解釋性要求高的系統

在很多業務裏，“為什麼這麼答”和“答對了”同樣重要。
比如：

• 企業內部系統
• 法律 / 合規輔助
• 運維 / 排障工具
  在這些場景中，你往往需要：
• 告訴用户信息來源
• 追溯引用依據
• 在出問題時能快速定位責任
  RAG 的一個巨大優勢在於：
  答案是“有出處的”。
  哪怕模型回答得不完美，你也可以清楚地知道：
  它是基於哪些材料生成的。
  這是純生成模型或深度微調很難做到的。

RAG 非常適合的第三類場景：長尾問題密集的知識型應用

如果你的系統面對的是：

• 問題分佈極其分散
• 單個問題出現頻率不高
• 但整體知識面很廣
  那 RAG 幾乎是必選方案。
  典型例子包括：
• 內部知識助手
• 技術支持系統
• 運維知識庫
  在這些場景中，用微調去“覆蓋所有問題”幾乎不可能。
  而 RAG 可以通過檢索，把長尾問題“變成已知問題”。

RAG 適合的第四類場景：你還不確定需求會怎麼變

這是一個經常被忽略，但非常現實的點。
在很多項目早期，你其實並不清楚：

• 用户會問什麼
• 哪些問題最重要
• 哪些信息最常被用到
  在這種不確定階段，RAG 的低承諾成本非常重要。
  你可以：
• 快速增刪文檔
• 調整切分和索引
• 改檢索策略
  而不用動模型本身。
  從工程管理角度看，RAG 非常適合作為探索期方案。

探索期 vs 穩定期的技術選型對比

RAG 明顯不適合的第一類場景：強邏輯推理任務

這是一個非常常見、但經常被誤判的地方。
如果你的問題本質是：

• 多步推理
• 條件組合
• 狀態演化
  那麼 RAG 能提供的幫助非常有限。
  RAG 可以把相關信息取出來，
  但它無法替模型完成複雜推理。
  比如：
• 複雜規則判斷
• 多條件決策
• 動態策略計算
  在這些場景中，你更需要的是：
• 明確的規則系統
• 專用算法
• 或直接人工介入
  而不是一層又一層 RAG。

RAG 不適合的第二類場景：答案高度依賴“隱含經驗”

有些問題，人類能答得很好，但很難寫成文檔。
比如：

• 經驗判斷
• 語境理解
• 潛規則
  如果答案高度依賴“人怎麼想”，而不是“文檔怎麼寫”，
  那 RAG 很可能會讓模型輸出看起來很像答案，但實際上很危險的內容。
  因為 RAG 給模型的是“文本”，而不是“經驗”。

RAG 不適合的第三類場景：對實時性要求極高的系統

RAG 的每一步，都會引入額外延遲：

• embedding
• 檢索
• rerank
• 上下文拼接
  如果你的系統對響應時間極其敏感，
  比如毫秒級交易、實時控制系統，
  RAG 往往不是合適的選擇。
  即使你能把延遲壓下來，
  複雜度和穩定性成本也非常高。

RAG 不適合的第四類場景：你需要“非常確定的輸出”

這是很多人容易忽略的一點。
RAG 本質上是“概率系統 + 檢索系統”的組合。
哪怕檢索結果相同，
模型的生成結果也可能有差異。
如果你的業務要求的是：

• 輸出高度一致
• 可預測
• 可形式化驗證
  那 RAG 往往不是最安全的方案。
  在這類場景中，
  規則系統或結構化查詢，往往更可靠。

一個非常實用的判斷方法：RAG 前三問

在決定是否使用 RAG 之前，我通常會先問三個問題。

第一：
問題的核心，是“不知道信息”，還是“不會處理信息”？
如果是前者，RAG 很合適；
如果是後者，RAG 基本幫不上忙。

第二：
答案是否可以清晰地寫成文檔？
如果答案本身寫不清楚，RAG 只會放大混亂。

第三：
出錯的代價有多大？
如果出錯成本很高，而你又無法完全控制上下文質量，
那 RAG 風險很高。

一個簡單的代碼示例：展示 RAG 的“能力邊界”

下面這段代碼不是為了教你怎麼寫 RAG，
而是用來説明：RAG 只能基於檢索內容發揮。

context = """
退款規則：
- 支付寶：1-3 個工作日到賬
- 銀行卡：3-7 個工作日到賬
"""

question = "如果用户在節假日退款，什麼時候到賬？"

prompt = f"""
請根據以下信息回答問題：
{context}

問題：{question}
"""

# 模型只能在給定 context 內推斷

在這個例子裏，
模型不可能“知道”節假日如何處理，
因為 context 里根本沒有這條信息。
你再大的模型，結果也不會更“正確”。

為什麼很多 RAG 項目，看起來“什麼都能答一點”

這是一個非常危險的信號。
當你發現一個 RAG 系統：

• 什麼問題都敢答
• 回答都很流暢
• 但你又不太敢完全相信
  那往往意味着：
  RAG 被用在了不適合它的地方。
  模型開始用語言能力，去彌補信息缺失，
  而不是用檢索結果支撐回答。

RAG 退化為“裝懂”的示意圖

一個現實建議：RAG 不是默認選項，而是“被選擇的方案”

成熟的系統設計裏，RAG 不應該是默認開啓的。
它更像是：
在你確認“問題本質是信息獲取”之後，
才被引入的一種解決方案。
否則，你會不知不覺地，把大量不適合的問題，
塞進一個不適合它的系統裏。

工程實踐中的一個常見組合思路

在真實項目中，一個更健康的架構往往是：

• 規則系統：處理確定性強的問題
• RAG：處理知識檢索型問題
• 模型生成：處理表達和總結
  而不是“所有問題都先過 RAG”。

在探索階段，RAG 更適合“先小規模試”

RAG 的工程成本，往往被低估。

• 切分策略
• 檢索質量
• 評估方式
• 維護成本
  這些都不是一次性工作。

在探索 RAG 是否適合當前業務時，先用 LLaMA-Factory online 這類工具快速驗證不同 RAG 方案、觀察真實效果，再決定是否大規模投入，會比一開始就自建複雜系統更安全。

總結：RAG 適合解決“找得到就能答”的問題

如果要用一句話總結 RAG 的適用邊界，那就是：
RAG 適合解決“只要把信息找對，模型就能答好”的問題。
一旦問題超出了這個邊界，
RAG 不但幫不上忙，
還可能讓系統看起來“更聰明、但更危險”。
真正成熟的使用方式，
不是問“能不能用 RAG”，
而是問：
“這個問題，本質上是不是一個檢索問題？”