https://x7peeps.com/tags/%E4%BC%98%E5%8C%96/index.htmlHugozh-CNFri, 03 Jul 2026 07:21:56 +0000https://x7peeps.com/AI/04-RAG%E4%B8%8E%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%BA%93/RAG%E9%AB%98%E7%BA%A7%E4%BC%98%E5%8C%96%E6%B7%B7%E5%90%88%E6%A3%80%E7%B4%A2%E9%87%8D%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%9F%A5%E8%AF%A2%E6%94%B9%E5%86%99%E4%B8%8E%E8%AF%84%E6%B5%8B%E9%97%AD%E7%8E%AF/index.htmlFri, 03 Jul 2026 07:21:56 +0000https://x7peeps.com/AI/04-RAG%E4%B8%8E%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%BA%93/RAG%E9%AB%98%E7%BA%A7%E4%BC%98%E5%8C%96%E6%B7%B7%E5%90%88%E6%A3%80%E7%B4%A2%E9%87%8D%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%9F%A5%E8%AF%A2%E6%94%B9%E5%86%99%E4%B8%8E%E8%AF%84%E6%B5%8B%E9%97%AD%E7%8E%AF/index.html一、Naive RAG 的局限性 多数团队在搭建 RAG 系统时，第一版往往采用"向量检索 + LLM 生成"的最简架构。这种 Naive RAG 在 Demo 阶段效果尚可，一旦部署到生产环境，便会暴露出一系列系统性缺陷。