很多人开始搞AI的时候都会有一个问题：如果做一个大模型检索增强生成（RAG）系统，最难搞定的是哪部分工作？

我从做了一年的rag的感受来分享下。

可能很多人第一次做 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。

一、根本难点：RAG 是系统工程，不是单点技术

RAG 的本质是一个系统性工程，而不是一个单点算法。
它的难点在于——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：

• 检索不准 → 模型找不到关键信息；
• 检索不全 → 模型答偏题；
• 拼接上下文太多 → 超过 token 上限，输出混乱；
• 拼接上下文太少 → 模型信息不足，回答幻觉。

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 链路。

二、四大关键难关

1. 数据准备（知识库质量）

• 切太碎 → 语义断裂

• 切太大 → 召回不准

• 文档切块（Chunking）直接影响效果：

• 需结合语义边界、动态窗口、聚类等策略精细处理

• “垃圾进，垃圾出”——知识库质量是 RAG 的天花板

2. 检索召回（找得准 ≠ 找得对）

• Embedding 模型选择至关重要（如 BGE/M3E 中文优于 ada-002）
• 单靠向量相似度不够，需引入 Reranker（重排模型） 提升相关性
• 召回阈值调优复杂，需业务反馈闭环迭代

3. Query 理解（用户语言 ≠ 知识库术语）

• 用规则或小模型生成多个标准检索词

• 补全上下文隐含条件

• 用户口语化问题常与文档表述不一致（如“户型” vs “房型”）

• 必须做 Query Rewriting（查询改写）：

• 忽略此步，召回率大幅下降

4. 生成控制（防止模型幻觉）

• “仅基于以下内容回答”

• “无相关信息时请如实告知”

• 不能简单拼接检索结果 + LLM

• 需在 Prompt 中明确约束：

• 高阶方案：用检索置信度引导生成，甚至微调 RAG-Fusion 模型

三、那到底哪一部分最难搞？

最难的不是某个模块，而是让所有模块高效协同并稳定上线。

比如你要同时考虑：

• 文档更新频率（知识库维护）
• 向量召回性能（索引优化）
• Prompt 格式（生成阶段控制）
• 模型响应速度（API 并发与缓存）

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”。

一句话满分回答：

如果要一句话回答这个问题：

“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 算法，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。

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