Rag十大关键

基于视频内容整理：https://www.youtube.com/watch?v=kPL-6-9MVyA&list=WL&index=17

引言

在构建和部署RAG（检索增强生成）智能体到生产环境时，技术团队面临着从概念验证到实际应用的巨大挑战。本文总结了十个关键原则，帮助团队更好地将RAG智能体从实验室推向生产环境。

核心原则

0. 差异化价值需要深度企业上下文

关键洞察：越是有区别、独特的价值，就需要越深越广的企业上下文。

企业级RAG系统的真正价值在于其对特定业务领域的深度理解。仅仅依靠通用模型是不够的，必须结合企业的具体业务场景、数据结构和业务流程，才能提供真正有价值的解决方案。

1. 更好的大语言模型不是万能的

核心观点：要关注整个系统要解决什么问题，更好的大语言模型不一定是答案。

很可能你的数据清洗或其他传统程序写得更好，可以更好地解决你的任务时，不一定要使用特别好的模型。模型只是你要解决问题系统中的一小部分。技术选择应该基于实际需求，而不是盲目追求最新最强的模型。

2. 专业知识是你的燃料

重要性：专业知识在垂直领域或构建领域的AI智能体过程中是非常重要的。

只有有了领域的知识，才知道解决问题的困难点和深度在哪里，才可以更好地解决问题。技术团队需要深入理解业务领域，而不仅仅是技术实现。

3. 企业规模是你的护城河

战略价值：数据是你的护城河。如果你有更好的高质量的企业的垂直领域的数据，你的价值就会变得更大。

结合AI的能力，还有一个特别有意思的现象：如果你使用AI将你的数据可以scale，可以横向地扩展，让AI帮你做数据清洗工作。当然这个是很难的，但如果你成功的话，你就变得更有独特的价值。

4. 从概念验证到生产的鸿沟总是比你预期的更大

现实挑战：构建一个POC项目是那么简单，但是你从POC到生产的时候，它的难度是非常大的，比你能预期的要大很多。

所以从第一天开始就要当成生产项目去做，尤其是不要为POC做一个设计，为生产做一个设计。从第一天就为生产设计。因为现在AI的工具、一些framework，它可以直接就将一些文档转给模型，然后就可以成为一个RAG系统，但是那个离你生产级别的使用是非常遥远的。

5. 速度比完美更重要

迭代思维：模型的项目是需要尽快上线，然后收集反馈不断迭代的一个过程。

因为它是一个模型型的项目，它是一个概率型的项目，有很多不确定的因素。你需要把它投入到生产之后，收集bad case，然后进行不断的调优，最后完成一个迭代的进化，变成一个最优的版本。这是一个过程，所以RAG这种AI项目的上线速度一定要快。

6. 工程师花大量时间在无聊的事情上

关注重点：更多的是在业务价值的交付上，而不要在具体的小的细节上。

让工程师更知道我们要交付的东西的业务价值，而不是说在技术的小细节里边浪费时间。技术实现应该服务于业务目标。

7. 让AI易于消费

渐进式集成：不要上来就想着数据和AI怎么就立马集成变成一个厉害的东西。

先将最简单的AI贯穿到现有系统的某一个节点的流程中，先把AI用起来。顺着使用AI的经验，再思考如何将AI用得更好。从小处着手，逐步扩展。

8. 让用户惊叹

用户体验：尽早地将产品推向用户，让用户能快速地解决他的问题。

用户的实际使用体验和问题解决能力是衡量RAG系统成功与否的关键指标。

9. 可观测性比准确性更重要

监控思维：你达到百分之百的准确率再发布，其实是不可能的，而且使用AI的产品达到百分之百的准确率，这一点是很难的。

但是企业最希望的是看到，如果我们达到90%的准确率或者95%的准确率，那么剩下的10%是哪里没有得到，剩下的5%是哪里没有做到。那这样的话就是得出一个结论：可观测可监控要比准确度更重要。

10. 要有雄心壮志

战略思维：你要雄心勃勃地将AI用到真正的刀刃上，也就是说我们的ROI值比较高的地方。

你用AI不光是想让它告诉你今天天气怎么样，或者这些简单的问题，你更希望它能解决我们高价值的内容。有高价值内容，有高价值痛点的地方，你去结合AI，你需要雄心勃勃地将AI和现有流程或者现有的市场痛点结合。这样的话，你可以把AI做深做精，将AI的ROI效率提到最大。

总结

成功部署RAG智能体到生产环境需要综合考虑技术、业务、用户体验和可观测性等多个维度。这十个原则为团队提供了一个全面的框架，帮助他们在从概念验证到生产部署的过程中做出正确的决策。

关键是要记住：RAG系统不是简单的技术实现，而是需要深度理解业务需求、快速迭代、持续监控和优化的一整套解决方案。只有将这些原则融入到实际的项目管理中，才能真正发挥RAG智能体在企业环境中的价值。