原创 Alden Do Rosario 2025-03-03 07:15 广东
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……
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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