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。