RAG 解决了哪些核心问题?

核心价值

RAG 让模型在回答时读取可更新、可授权和可追溯的外部资料，主要缓解参数知识过期、私有知识缺失和事实依据不足。它改善的是知识访问链路，不保证自动消除幻觉，也不能替代模型本身的推理、工具执行或权限控制。

1. 知识时效性

知识库更新后仍需经过解析、分块、索引和发布，查询才能读到新版本。天气、订单和实时价格等数据更适合通过实时 API 或数据库工具获取，再把结果作为生成依据，而不是依赖静态向量库。

2. 私有与领域知识

企业政策、产品手册和内部流程可以通过检索按权限注入上下文，无需为每次事实变化重新训练模型。系统仍要做好文档级授权、租户隔离和引用回查，避免检索到用户无权访问的内容。

3. 幻觉与可追溯性

检索证据、引用和“资料不足时拒答”可以降低部分无依据生成，但前提是证据正确、完整且生成器忠实使用。错误召回、冲突文档或过期索引也可能让答案更差，因此需要分别评估证据召回、忠实度和答案正确性。

与 SFT 的边界

• RAG 更适合注入经常变化的事实与可引用资料。
• SFT 更适合学习格式、风格、任务行为或基座已有能力的调用方式，但不能可靠存储频繁变化的精确事实。