RAG技术正被广泛讨论，但市面上混杂着三种截然不同的实现方式。本文将撕开伪概念的面纱，直击'直接扔文档'、联网搜索与本地向量检索三类技术的本质差异，揭示为何60%从业者对联网搜索RAG存在根本性误解，并剖析企业级向量检索在文档切割环节隐藏的致命陷阱。

最近在研究RAG，发现了一个有意思的现象：市面上有三种东西都在说自己是RAG，但仔细一看，其中有个根本不是。

先说这三种是什么

第一种：“直接扔文档”

把整份文档全部塞给AI，让AI自己去里面找答案。我们在处理文档内容，如让 AI 带着你看一本书，或者一些课程/工作会议的录音转文本的内容时候，经常会用到，让 AI 只关注我们给其的内容，帮我们整理或解答。

很多人以为这就是RAG。但其实…

这是假的！！！

第二种：联网搜索RAG

问个问题，系统去Google/Bing搜一圈，爬回来十几个网页，清洗一下、通过一个相关度打分模型打个分，挑几个最靠谱/分最高的片段给AI。Kimi、豆包、Perplexity用的就是这种。

这是大部分人最熟悉的RAG，但大家对它的理解可能是错的(后面会说)。

第三种：本地向量检索RAG

就是那种工程化的、正经的RAG。提前把文档切片、向量化、扔进数据库，用户问问题的时候通过用户的问题去库里检索最相关的几条，然后给AI。典型的电商智能客服就是这么干的。

这才是严格意义上的RAG，也是最复杂的一种。

为什么第一种是假货?

RAG这个词，全称是Retrieval-Augmented Generation，翻译过来就是”检索增强生成”。拆开来看：

• Retrieve(检索)：从大量内容里筛选出最相关的
• Augment(增强)：把筛选出来的内容塞进Prompt
• Generate(生成)：AI基于这些内容生成答案

关键在“检索”这两个字。

第三种”直接扔文档”有检索这个步骤吗?没有。全部扔进去，AI读完整本书再答题，这叫长上下文技术，不叫RAG。

打个比方：

• RAG：考试时给你与题目相关的章节小抄(检索筛选)
• 长上下文：考试时让你背整本教科书(无检索，全靠记忆力)

虽然都能答题，但工作原理完全不同。

三种方式的核心差异

我整理了个表格，能看得更清楚：

1. 直接扔文档(假RAG)

工作流程：

用户问题 + 整份文档 → 直接给LLM → 生成答案

问题在哪？

• 成本爆炸：1000本手册全扔进去，一次对话大量的输入可能要10刀乐
• 速度慢：处理超长文本需要时间，可能30秒才出结果
• 信息过载：模型的注意力机制问题，可能导致AI容易忽略关键信息，反而被无用信息影响

什么时候用？

• 单一PDF分析(比如分析一份合同)
• 一次性任务，不需要频繁查询
• 用支持超长上下文的模型(Claude 200k， Gemini 1M)

一句话总结： 能用，但成本高、速度慢，不适合规模化应用。

2. 联网搜索RAG(大众最熟悉的RAG)

这是大部分人接触最多的RAG，像Kimi、豆包、Perplexity都是这种。

工作流程：

用户问题 → 调用搜索API → 获取Top-N网页 → 提取文本 → 清洗 → Rerank打分 → 选出最相关片段 → 拼接Prompt → 生成答案

关键特点：实时处理

联网搜索和本地RAG最大的区别：不提前建库，现爬现切。

为什么?因为网页内容实时变化，今天的新闻明天可能就过时了，没法提前建库。所以每次都是：

1. 搜索引擎找到相关网页
2. 爬取内容
3. 清洗(去广告、导航栏)
4. 切片(可能200个片段)
5. Rerank打分(这是关键!)
6. 选出Top 10-20个片段
7. 给AI生成答案

Rerank是什么？

简单说，就是用小模型给片段打分。

从200个片段里选出最相关的10个，不能随便选，需要一个打分模型。这个模型会把”用户问题”和”每个候选片段”一起输入，输出一个0到1之间的相关性分数，然后按分数排序。

这就是为什么商业产品质量高：不是直接把搜索结果全扔给LLM，而是用专门的小模型精挑细选。

成本：

• API费用(搜索引擎调用)
• Token费用(片段注入Prompt)
• 总体成本适中

适用场景：

• 实时新闻问答(“今天发生了什么？”)
• 深度调研(“比较不同观点”)
• 事实核查(“验证某个说法”)

但是，大部分人对联网搜索RAG的理解是错的！

很多人以为联网搜索是这样工作的：

1. 用户提问
2. 大模型根据问题检索网络信息
3. 网络信息被向量化模型切割、向量化
4. 根据问题做向量化匹配
5. 匹配结果发给大模型回答

看起来很合理对吧?但这不是事实。

实际上：

没有向量化，没有向量数据库，只有打分模型。

Rerank打分模型会把”用户问题”和”每个候选片段”一起喂给一个小模型，让这个小模型输出0到1之间的相关性分数，然后按分数排序。这个过程不需要向量化，是端到端的文本匹配打分。

所以：

• ❌ 误解：联网搜索用的是向量检索
• ✅ 真相：联网搜索用的是打分模型(Cross-Encoder)

为什么容易混淆？

有几个原因：

1. 都用了“外部知识”

✅ 对，三种方式都使用了外部知识

❌ 但这不代表都是RAG，也不代表都用向量检索

2. 都有“筛选”环节

本地RAG：向量相似度筛选

联网RAG：打分模型筛选

直接扔文档：没有筛选(所以不是RAG)

3. 技术名词太像

“向量检索”、”语义匹配”、”相关性打分”

这些词听起来都差不多，但实现方式完全不同

一句话总结： 时效性强，覆盖面广，适合实时信息和公开资料。但别误以为它用的是向量检索，实际是打分模型。

3. 本地向量检索RAG(真正的RAG)

说完前两种，现在揭晓：什么才是严格定义的RAG?

答案：向量检索。

这是最正统的RAG，也是企业级应用的主流。

工作流程：

离线阶段(提前做)：

文档 → 切片 → 向量化 → 存入向量数据库

在线阶段(用户查询)：

用户问题 → 向量化 → 向量库检索 → 召回Top-K片段 → 拼接Prompt → 生成答案

核心洞察：离线预处理

这是最关键的点。为什么要离线处理?因为如果不提前做，根本跑不起来。

举个例子：

• 化妆品电商有3000个产品，平均每个产品切20块，就是60,000个向量
• 如果每次用户问问题都要现场处理这60,000条数据：向量化需要2小时
• 用户早就关掉页面了

但如果提前处理好：

• 向量化用户问题：0.05秒
• 从向量库检索：0.1秒
• 生成答案：1秒
• 总计：1.15秒

这就是为什么企业级RAG必须离线预处理。不是为了炫技，是因为工程上必须这样做，否则根本跑不起来。

文档切割：企业级RAG最容易翻车的地方

这里要说一个很关键但经常被忽略的点：文档切割需要人工把控，不能靠机器随便切。

联网搜索RAG可以靠脚本/机器自动切割网页，因为即使切错了，最多就是这次回答没这么准确，下次搜索又是新内容。但企业级RAG不行，切错了就是长期性的错误。

举个例子：

智能客服场景 – 化妆品电商

产品信息原文：

“雅诗兰黛小棕瓶精华，核心成分：二裂酵母发酵产物溶胞物(占比30%)，

具有修复功效。适合干性及混合性肌肤，孕妇慎用。”

如果切割在这里断开 ↓

[块1]：”雅诗兰黛小棕瓶精华，核心成分：二裂酵母发酵产物溶胞物(占比30%)”

[块2]：”具有修复功效。适合干性及混合性肌肤，孕妇慎用。”

用户问题：”小棕瓶的核心成分有什么功效?”

向量检索：召回了[块1]，但[块2]的”修复功效”没召回

模型回答：”核心成分是二裂酵母…” (缺少功效信息) ❌

更糟的情况：

用户问题：”孕妇能用小棕瓶吗?”

向量检索：召回了[块1]，但”孕妇慎用”在[块2]没召回

模型回答：基于[块1]幻觉回答”可以使用” ❌❌❌ (严重错误!)

这就是为什么企业级RAG需要：

1. 人工审核切割结果：检查关键信息有没有被切散
2. 设计切割策略：按产品维度、按功能模块、还是按段落?要根据业务场景判断
3. 切片重叠：相邻块保留50-100字重叠，避免信息断裂
4. 质量把控：切完后抽查召回效果，发现问题及时调整

联网搜索可以”快糙猛”，因为是临时的。但企业级RAG是要长期使用的，切割质量直接决定系统质量。

成本对比：

• 只检索最相关的3-5个片段，一次查询可能只要$0.01
• 比“直接扔文档”便宜100倍

适用场景：

• 企业内部知识库(成千上万份文档)
• 客服问答系统
• 技术文档查询

一句话总结： 前期投入高(建库+人工把控)，但后期成本低、速度快、质量稳定，适合海量数据的长期使用。这才是严格意义上的RAG。

什么时候用哪种?

这是最实际的问题。按照从假到真的顺序：

最后说几句干货

写到这里，总结几个关键认知：

1. 直接扔文档不是RAG

虽然大部分人以为这就是RAG，但它根本没有”检索”这个步骤。全部塞给AI，这叫长上下文技术，不叫RAG。

2. 大部分人对联网搜索RAG的理解是错的

不是”向量化切割+向量检索”，而是”爬取网页+打分模型筛选”。没有向量数据库，只有Rerank打分模型在起作用。这是大众最熟悉的RAG，但理解错了原理。

3. 严格定义的RAG = 本地向量检索

这才是真正的RAG，工程化的、企业级的。联网搜索是后来演化出来的变体，虽然也算RAG，但底层原理完全不同(一个用向量检索，一个用打分模型)。

4. 企业级RAG的复杂度远超想象

不是建个向量库就完事，文档切割需要人工把控、质量审核、策略设计。切错了会导致长期性的系统错误，甚至业务风险(比如智能客服答错产品信息)。

5. 工具选择要看场景

• 数据量小、一次性任务？直接扔文档就行，简单粗暴。
• 实时信息、公开资料？联网搜索RAG，时效性强。
• 企业级知识库、海量数据？老老实实建向量库，前期投入高但后期省心。

6. 别被名词唬住

“向量检索”、”语义匹配”、”Rerank”听起来都很高大上，但核心就是：怎么从一堆信息里筛出最有用的给AI。理解本质比记名词重要。

RAG不是万能的，也不是唯一的解决方案。关键是理解每种方式的本质，搞清楚哪个是假货、哪个是变体、哪个是真货，然后根据场景选择合适的工具。工具是为了解决问题，不是为了炫技。