很多人都知道RAG是检索增强生成，从知识库中检索到数据，然后丢给模型进行处理，以达到更好的输出效果。
但这根本没有真正理解RAG到底是什么？
用一个比较形象的比喻，RAG的本质特别像一个物流控制中心，大模型就类似于客户，知识库就相当于物流仓库；客户需要什么样的数据，只需要告诉物流中心，然后物流中心就会去仓库里找到这些数据，并负责运送。
对一个物流中心来说，接受客户的订单，并负责运送货物，它的困难点从来就不在订单处理上，而是对整个物流体系的把控，包括仓库管理，商品管理，运送服务等。
从表面来看，一个物流中心最繁忙的是物品查找和运输，但其背后物流的转运，进货出货派单，才是最困难，也是最繁忙的节点；毕竟一个强大的物流网络系统肯定有一个强大的仓库管理做支撑。
为什么说RAG的难点是知识库管理，也就是仓库管理？而不是商品查找和物流运输？
因为，从运输的角度来看，不论你怎么玩，运输途径就那几种，三轮，汽车，火车，轮船，飞机等；而查找方式，根据商品类型，区域，商品名称等进行查找。除了这样方式之外，你也找不到其它更好的方式了。
但我们应该知道，一个好的物流仓库，在其完善的运营体系下，是一个完善的仓库管理体系；商品怎么入库，怎么出库，怎么更新，缺失了怎么办，多了又怎么办，怎么分门别类，怎么才有利于快速查找？
只有这些服务做好了，才有前面的客户商品快速查找，出库，运输的可能。
所以说，RAG本质上就是一个物流系统，只不过这个物流的主要商品形式是数据，而不是物品。
当面对双十一，双十二这种大型消费活动时，整个物流系统会面临着庞大的压力；同样，在RAG中，如果某个场景下的数据量特别大，对整个系统来说也会面临着巨大的压力，这时对数据的新增和更新就面临着巨大的压力，而这需要有良好的策略来解决这些问题，否则系统很容易就会崩溃。
