尊敬的 IT 部门，请停止尝试构建自己的 RAG

你们绝对不会花一百万年时间自建CRM系统或定制CMS——在大多数情况下，也不会自研大语言模型（LLM）。对吧？

但如今放眼望去，我看到无数IT部门正自我催眠，认为自建基于RAG的聊天系统"与众不同"。其实不然。甚至更糟。

上周，我目睹一群才华横溢的工程师演示他们全新的自研RAG流水线。他们自豪、兴奋——因为用上了向量嵌入！做了提示词工程！却浑然不知即将到来的灾难。

相信我，这种剧情我看过无数遍。结局总是相同：工程师精疲力尽、预算超支，以及CTO质问为何不直接购买现成方案。

️一、"看似简单"的陷阱

我懂你们！你们看着RAG心想：

"向量数据库 + LLM = 大功告成！"

加上开源工具，或许再来点[Langchain]后面会细说），就完事了？

大错特错。

最近接触的一家中型企业，其"简单"的RAG项目1月启动。到3月时：

• 1名全职工程师在调试幻觉和准确性问题
• 1名数据专员处理ETL和数据接入问题
• 1名DevOps工程师苦战扩展性和基础设施
• 1位抓狂的CTO面对翻三倍的预算

最糟的是，他们逐渐意识到：原以为两个月能搞定的项目，将变成持续噩梦。

以下是他们未考虑到的坑：

• 文档与知识库预处理复杂度（试试从SharePoint、Google Drive和网站抓取数据）
• 文档格式与PDF乱码（或导入epub文件试试）
• 生产环境准确率暴跌（测试完美，实际用户一用就崩！）
• 幻觉！
• 响应质量保障
• 现有系统集成
• 变更数据捕获（比如网站内容更新后，RAG如何同步？）
• 合规与审计要求
• 安全漏洞与数据泄露（内部系统能达到SOC-2 Type 2认证吗？）

每一项都能单独成项目，处处暗藏杀机，随时拖垮进度。

️二、无人提及的真实成本

"但我们有人才！有工具！开源免费！"

停。立刻停止。

让我拆解"免费"RAG系统的真实成本：

️1、基础设施成本

• 向量数据库托管
• 模型推理费用
• 开发环境
• 测试环境
• 生产环境
• 备份系统
• 监控系统

️2、人力成本

• ML工程师（15万-25万美元/年）
• DevOps工程师（12万-18万美元/年）
• AI安全专家（16万-22万美元/年）
• 质量保障（9万-13万美元/年）
• 项目经理（10万-20万美元/年）

️3、持续运维成本

• 24*7监控
• 安全更新
• 模型升级
• 数据清洗
• 性能优化
• 文档更新
• 新成员培训
• 合规审计
• 功能迭代（AI技术日新月异）

讽刺的是：当你们烧钱自建时，竞争对手早已用现成方案投产，成本仅是零头。

为什么？

因为采购方案经过数千客户验证，研发成本已被均摊。而你们的投入，全由一家独自承担。

️4、安全噩梦

想失眠？试试负责一个能访问公司全量知识库的AI系统：

• 可能泄露敏感信息
• 会幻觉出机密数据
• 需持续安全更新
• 易受提示词注入攻击
• 可能通过响应暴露内部数据
• 面临对抗性攻击

某CISO发现其自研RAG系统意外泄露内部文档标题，修复耗时三周，随后又发现五处同类漏洞。

威胁进化速度远超团队应对能力。上月的防护措施今天可能已过时。攻击面持续扩大，黑产手段日益高明。

️记住：每新增一份文档都是潜在风险，每条提示词都是攻击入口，每次响应都需筛查。不仅要构建安全系统——更需在日变的环境中维持安全。

️5、运维恐怖片

还记得那家用Langchain起家的初创公司吗？后续剧情：

• 第1周：一切完美
• 第2周：延迟暴增
• 第3周：诡异边缘案例
• ️第4周：彻底重构
• 第5周：新幻觉问题
• 第6周：数据接入新项目
• 第7周：向量数据库迁移与性能问题
• 第8周：再次重构

这不是个例，而是自研RAG系统的标准生命周期。更"精彩"的还在后头：

️6、日常运维任务

• 监控响应质量
• 检查幻觉
• 调试边缘案例
• 处理数据流程问题
• 管理API配额与基础设施

️7、周常任务

• 性能优化
• 安全审计
• 数据质量检查
• 用户反馈分析
• 系统更新

️8、月常任务

• 大规模测试
• AI模型升级
• 合规审查
• 成本优化
• 容量规划
• 架构评审
• 战略对齐
• 功能需求

所有这些都需在开发新功能、支持新用例、满足业务需求的夹缝中完成。

️三、专业能力鸿沟

"但我们有顶尖工程师！"

当然。但RAG不仅是工程问题，实际需要：

️1、ML运维能力

• LLM模型部署经验
• RAG流水线管理
• 模型版本控制
• 准确率优化
• 资源管理
• 扩展性知识

️2、RAG专项技能

• 理解准确率
• 反幻觉优化
• 上下文窗口优化
• 延迟与成本把控
• 提示词工程
• 质量指标

️3、基础设施知识

• 向量数据库优化
• 日志与监控
• API管理
• 成本优化
• 扩展架构

️4、安全专长

• AI专项安全措施
• 提示词注入防御
• 数据隐私管理
• 访问控制
• 审计日志
• 合规管理

在当下市场，招齐这些人才已是难题。即便找到，能否负担薪资？能否留住？毕竟全行业都在抢这些人。

更关键的是：当其他RAG平台持续升级服务、提升准确率和反幻觉能力时，你们的团队能保持同步吗？未来二十年呢？

️四、上市时间现实

当你们自研RAG时：

• 竞争对手已部署生产方案
• 技术每周都在进化
• 需求不断变更
• 商机持续流失
• 市场向前推进
• 初始设计逐渐过时
• 用户期望（被OpenAI养刁）日益增高

真实的自研RAG生产级系统时间表：

️第1月：初始开发

• 基础架构
• 首个原型
• 初期测试
• 早期反馈

️第2月：现实暴击

• 安全问题涌现
• 性能问题浮现
• 边缘案例激增
• 需求变更

️第3月：重构阶段

• 架构修订
• 安全加固
• 性能优化
• 文档补课

️第4月：企业级适配

• 合规实施
• 监控部署
• 灾难恢复
• 用户培训

这还是顺利的情况。实际投产时，问题只会更多！

️五、采购替代方案

听着，我并非反对自研，而是建议明智选择建造内容与理由。

现代RAG解决方案提供：

️1、基础设施管理

• 可扩展架构
• 自动更新
• 性能优化
• 安全维护

️2、企业级功能

• 基于角色的访问控制
• 审计日志
• 合规管理
• 数据隐私控制

️3、运维优势

• 专家支持
• 定期更新
• 安全补丁
• 性能监控

️4、商业价值

• 更快上市
• 更低总成本
• 风险可控
• 成熟方案

️5、何时应该自研？

好吧，严格来说只有三种情况：

️1）存在现有供应商无法满足的特殊监管要求

• 定制政府法规
• 特定行业合规需求
• 独特安全协议

️2）RAG是你们的核心产品

• 作为主要价值主张
• 在该领域创新
• 具备深厚积累

️3）拥有无限时间与预算（若符合，那么请联系我！）

• 说真的，这种情况不存在
• 即便有资源，机会成本仍存在
• 上市时间依然关键

️六、正确做法

️1、聚焦真实业务问题

• 用户真正需要什么？
• 你们的独特价值在哪？
• 哪里能创造最大影响？

️2、选择可靠RAG供应商

• 按需求评估（提示：看案例）
• 查安全资质（提示：要求SOC-2 Type 2）
• 验证企业适配性（提示：索要案例！）
• 测试性能（提示：参考公开基准）
• 考察支持质量（提示：打电话测试！）

️3、将工程资源投入真正差异化的领域

• 定制集成
• 独特功能
• 业务逻辑
• 用户体验

因为真相是：五年后，没人关心RAG是自研还是采购。他们只在乎痛点是否解决。

️七、最终结论

停止重复造轮子。尤其当这个"轮子"实则是需要持续维护、细节出错就会爆炸的AI航天器。

自研RAG就像2024年自建邮件服务器——当然可以，但何必？

未来的你会感谢这个决定。工程师会感谢，预算会感谢，更重要的是：当你在凌晨三点调试准确率问题时，业务会感谢你选择了解决真实问题。

选择权在你们，但请明智选择。

作者丨Alden Do Rosario 编译丨Rio

来源丨网址：https://pub.towardsai.net/dear-it-departments-please-stop-trying-to-build-your-own-rag-4546b4638273

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