尊敬的 IT 部门，请停止尝试构建自己的 RAG

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：

• 1 名全职工程师调试幻觉和准确性问题。

• 1 名全职数据人员负责处理 ETL 和提取问题。

• 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。

• 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：

• 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）

• 文档格式和各种 PDF 问题（或尝试导入 epub）

• 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！）

• 幻覺！

• 响应质量保证

• 与现有系统集成

• 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？）

• 合规性和审计要求

• 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

• 矢量数据库托管

• 模型推理成本

• 开发环境

• 测试环境

• 生产环境

• 备份系统

• 监控系统

人员成本

• 机器学习工程师（年薪 15 -25 万）

• DevOps 工程师（年薪 12 万- 18 万）

• 人工智能安全专家（年薪 16 -22 万）

• 质量保证（每年 9 - 13 万）

• 项目经理（每年 10-20 万）

持续运营成本

• 24/7 监控

• 安全更新

• 模型升级

• 数据清理

• 性能优化

• 文档更新

• 新团队成员培训

• 合规审计

• 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：

• 可以访问贵公司的整个知识库

• 可能会泄露敏感信息

• 可能会产生机密数据的幻觉

• 需要不断进行安全更新

• 可能容易受到快速注入攻击

• 可能通过模型响应公开内部数据

• 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：

• 第一周：一切顺利

• 第二周：延迟问题

• 第三周：奇怪的边缘情况

• 第四周：彻底重写

• 第五周：新的幻觉问题

• 第六周：新的数据提取项目。

• 第七周：Vector DB迁移和性能问题

• 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

• 监控响应质量

• 检查幻觉

• 调试边缘情况

• 处理数据处理问题。

• 管理 API 配额和基础设施问题。

每周维护任务

• 性能优化

• 安全审计

• 数据质量检查

• 用户反馈分析

• 系统更新

每月维护任务

• 大规模测试

• AI 模型更新。

• 合规性审查

• 成本优化

• 容量规划

• 建筑评论

• 策略协调

• 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

• LLM 模型部署专业知识

• RAG管道管理

• 模型的版本控制

• 精度优化

• 资源管理

• 扩展知识

RAG 专业知识

• 了解准确性

• 防幻觉优化

• 上下文窗口优化。

• 了解延迟和成本。

• 及时工程

• 质量指标

基础设施知识

• 矢量数据库优化

• 日志记录和监控。

• API 管理

• 成本优化

• 扩展架构

安全专业知识

• 人工智能特定的安全措施

• 及时预防注射

• 数据隐私管理

• 访问控制

• 审计日志

• 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：

• 您的竞争对手正在部署生产解决方案

• 技术在不断发展（有时每周都在发展）

• 您的要求正在发生变化

• 您的企业正在失去机遇

• 市场正在向前发展

• 你的初始设计已经过时了

• 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

• 基本架构

• 第一个原型

• 初步检查

• 早期反馈

第 2 个月：现实打击

• 安全问题浮现

• 性能问题浮现

• 边缘情况增多

• 需求改变

第3个月：重建

• 架构修订

• 安全改进

• 性能优化

• 文档追赶

第 4 个月：企业准备就绪

• 合规实施

• 监控设置

• 灾难恢复

• 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

• 可扩展架构

• 自动更新

• 性能优化

• 安全维护

企业功能

• 基于角色的访问控制

• 审计日志

• 合规管理

• 数据隐私控制

运营效益

• 专家支持

• 定期更新

• 安全补丁程序

• 性能监控

商业优势

• 加快上市时间

• 降低总成本

• 降低风险

• 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

• 定制政府法规

• 特定行业合规需求

• 独特的安全协议

2. 你正在将 RAG 构建为你的核心产品

• 这是你的主要价值主张

• 你正在这个领域进行创新

• 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）

• 但说实话，这根本不存在

• 即使有资源，机会成本也很重要

• 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

• 您的用户实际上想要实现什么？

• 您的独特价值主张是什么？

• 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

• 根据您的需求进行评估（提示：查看案例研究）

• 检查安全凭证（提示：检查 SOC-2 Type 2）

• 验证企业准备情况（提示：要求案例研究！）

• 测试性能（提示：查看已发布的基准）

• 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

• 自定义集成

• 独特功能

• 业务逻辑

• 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。