AI圈炸锅了！"RAG已死"是标题党还是真凉了？
问：RAG这技术是不是凉透了？
问：网上都在传"RAG已死"，那我做AI应用是不是该躲着RAG走？
最近好多程序员被"RAG已死"的爆款文章整懵圈了。其实这事就像有人说"手机已死"——他们其实是在吐槽老式翻盖手机，不是智能手机！RAG本质上就是个"外挂知识库"，让AI回答问题前先查资料，这招永远不过时！
那些说RAG凉了的文章，其实是在骂"无脑用向量数据库"的做法。就像你不能光靠一本字典就写毕业论文一样，写代码这种复杂活计需要更聪明的检索方式。现在最牛的编程助手Claude Code也在用检索，只不过人家用的是"智能侦探式搜索"。
检索方法多着呢：
关键词搜索 → 像Ctrl+F找重点
语义搜索 → 理解你真正想找啥
AI代理搜索 → 雇个侦探帮你找线索
重点来了：别被营销号带跑偏！RAG不是非得用向量数据库，关键是让AI拿到解题需要的"参考资料"。就像考试可以带小抄（不是），关键是抄对内容！
问：判卷老师和考生用同一个AI行不行？
完全OK！就像让同一个老师出卷和改卷，只要他出题时不知道答案就行。重点要看这个"AI判官"能不能准确识别对错（就像老师改选择题得有标准答案）。
建议先用最聪明的AI建立评分标准（比如GPT-4），等规则定好了再换省钱模型。千万别让AI既当选手又当裁判——就像不能让考生自己给自己打分！
问：选AI模型要纠结多久？
别急着换模型！先当"事故调查员"：
1️⃣ 把AI犯的错都记小本本上
2️⃣ 看看是不是真的模型背锅
就像修车得先找到是发动机还是轮胎的问题，不能动不动就换整车！
问：要自己造标注工具吗？
必须的！用现成工具就像用筷子吃牛排——不是不行，但自己打造专属餐具更香！用AI编程工具（比如Cursor）几小时就能搓个专用工具，效率直接起飞
自定义工具三大优势：
所有信息一站搞定
️ 数据展示方式量身定制
⚡ 工作流丝般顺滑
问：打分用"对错题"还是"五星好评"？
听我的！就搞二元判定（✓/×）！五星评分看着专业实则坑爹：
• 3分和4分到底差在哪？评委自己都说不清
• 统计时要更多样本才靠谱
• 评委最爱打3分和稀泥
想追踪进步？可以拆解成多个小对错题：
✅ 是否包含5个关键点中的4个？
✅ 格式是否正确？
这比打个模糊的4分清楚多了！
问：AI一犯错就要造个自动检测器？你钱多烧得慌吗？
别当"工具人"！发现bug先做这三步：
1️⃣ 先改提示词——就像学生总写跑题作文，可能是你题目没说明白！
2️⃣ 低成本检测——用正则表达式/格式检查这种"电子眼"，别动不动请"AI裁判"
3️⃣ 只给顽固bug造核武器——那些修了800次还犯的错才配用LLM当裁判
成本段位表（从穷到富）：
青铜：if "错误关键词" in response → 5行代码搞定
白银：response.json()格式验证 → 写个schema完事
黄金：AI裁判团 → 准备100+标准答案+每周伺候大爷
记住：
• 能用手动检查解决的问题都是假问题
• 像追女朋友一样追着bug打——她越难搞，你越要下血本
• 90%的bug死在提示词优化阶段，根本活不到要造检测器那步！
问：我应该准备填补评估工具中的哪些空白？
这4个坑不填等着被坑吧！
️ 坑1：你的工具是人工智障吗？
现有工具只会记流水账，但真正的王者工具应该：
• 自动把"客服语气太凶"和"回复土豪像骂街"归类为「装逼失败」
• 用AI侦探模式找出隐藏bug规律（比如每次用户说"急急急"就翻车）
• 直接给你改bug方案："建议把[尊敬的客户]改成[亲]试试"
⚡ 神操作：用AI笔记本（如Hex）发现「凌晨3点的错误率是白天5倍」这种玄学规律
️ 坑2：通用指标都是废物！
别迷信什么「幻觉分数」——你关心的是：
• 推荐电影时有没有剧透凶手（恐怖片秒变喜剧？）
• 报价格式必须是"¥999"不能写"九百块"
自己写指标！就像麦当劳绝不会用「全球餐饮评分标准」来评估薯条脆度
️ 坑3：API难用到想打人
现有工具的API分分钟让你崩溃：
• 导个数据要点击100次"下一页"
• 超时设置比鱼的金鱼记忆还短
找工具要认准「批量导出+智能写回」功能，不然你会成为人肉API处理器
️ 坑4：AI辅助不是装饰品！
顶级工作流长这样：
AI自动把散装吐槽变成「VIP客户尊称缺失」
直接生成prompt修改建议
用语义搜索找出所有同类错误
（就像给你的团队配了个AI实习生，但不用付工资）
终极忠告：
看到工具宣传「支持自定义评估」时——
问他们能不能处理「当用户说'你懂的'时是否真懂了」这种需求
不能就滚，别浪费生命！
问：生成合成数据的最佳方法是什么？
别让合成数据变成"人工智障"！
新手常见作死操作：
"生成100条测试问题" → 得到50种问"你好"的方式 + 30个"请介绍你自己" → 测试了个寂寞！
✅ 正确姿势（三步造数法）：
1️⃣ 先画"用户画像坐标系"（维度设计）
食谱APP示例：
用户类型：减脂党/糖尿病人/过敏体质
场景难度：厨房小白/年夜饭装逼/野外生存
奇葩需求：不要红色食材/只用微波炉/5分钟内搞定
2️⃣ 制造"变态组合套餐"（元组生成）
比如组合出：
(糖尿病人, 年夜饭装逼, 不要红色食材)
→ 让AI生成："丈母娘有糖尿病，今年年夜饭想做一桌高大上但不用胡萝卜/番茄的菜谱"
3️⃣ 重点打击AI的"知识盲区"
• 先让真人手动造20组极端case
• 用这些"毒样本"调教AI生成更多变体
• 专挑系统最可能崩的场景生成（比如同时满足3个特殊需求）
黄金法则：
质量 > 数量：100条覆盖全场景 > 1000条同类问题
拒绝"正确的废话"：已解决的问题不值得生成
让AI自己打补丁：用失败case反向生成训练数据
血泪教训：
某电商AI被测试数据坑惨实录：
生成1000条"正常询价" → 实际运营遇到"用比特币支付能打折吗？"直接宕机
→ 后来改成生成"支付方式"维度（信用卡/虚拟货币/以物易物...）才救回来
（附赠Prompt模板）
"请生成10种[健身教练AI]可能遇到的用户需求组合，要求包含：
不同健身目标（增肌/减肥/康复）
不同器材条件（健身房/居家/户外）
不同身体限制（膝盖受伤/高血压/孕期）
输出格式：(目标,条件,限制)→自然语言提问"
这样生成的测试问题才能让AI体验真实社会的毒打！
问：文档分块：如何让AI高效"吃"文档？
一句话总结：
- 固定答案任务（如查数字、分类）→ 大块（但别塞废话）
- 开放答案任务（如总结、提取）→ 小块（防止AI脑容量爆炸）
1. 固定答案任务：大块高效查
适用场景：
- 合同里找违约金条款
- 财报里查CEO工资
- 判断某段文本是「投诉」还是「表扬」
✅ 尽量大：让AI一次性看到所有可能含答案的上下文（比如整份合同第5章）
❌ 但别太大：别把无关章节塞进去（比如在查CEO工资时，别把董事会名单也塞进去）
为什么？
- AI像人类一样，看到太多无关信息会分心
- 长文本中，中间部分容易被忽略（就像你读长文只记得开头结尾）
优化技巧：
先用关键词/检索器锁定可能含答案的段落，再喂给AI
测试不同块大小，观察准确率 & 成本
2. 开放答案任务：小块精细处理
适用场景：
- 总结长文档
- 提取所有客户投诉
- 生成章节摘要
✅ 按逻辑切分：尊重原文结构（段落/章节/条款）
✅ 独立处理+聚合：先让AI逐块总结，再合并结果（类似MapReduce）
为什么？
- AI的「工作记忆」有限，大块会导致：
- 总结太笼统（漏掉细节）
- 提取不完整（忘记中间内容）
- 小块能保证每部分都被充分处理
优化技巧：
测试不同分块策略（按段落/按字数/按标题）
检查合并后的结果是否连贯（避免重复或遗漏）
通用原则：像教AI读书一样分块
- 别让AI「信息过载」 → 小块更适合复杂任务
- 避免「碎片化」 → 大块适合简单查找
- 没有万能答案 → 必须实测调整（不同模型/任务最佳块大小不同）
实验建议：
- 从 500-1000词/块 开始测试
- 监控：
- 回答质量（是否漏掉关键信息？）
- 成本/延迟（小块=更多API调用=更贵更慢）
举个栗子
任务：从100页财报提取「所有风险提示」
❌ 错误做法：整份文档直接喂给AI → 大概率漏掉中间内容
✅ 正确做法：
- 按章节分块（每块2-3页）
- 让AI逐块提取风险语句
- 合并结果，去重
- 大块：找到5条风险（全是开头结尾的）
- 小块：找到22条风险（覆盖全文）