【五.LangChain技术与应用】【25.LangChain RAG检索器与完整案例：实战中的RAG应用】

各位搞AI应用落地的老铁们，最近是不是被各种RAG（检索增强生成）的营销稿刷屏了？天天喊着"颠覆传统问答系统"，“开箱即用的智能助手”，但真到了自己动手实现的时候，是不是发现文档里的demo跑得挺欢，一上真实业务场景就翻车？今天咱们不整虚的，就着咖啡聊聊这些年我在LangChain里折腾RAG检索器的那些坑，保证都是你在官方文档里绝对看不到的实战经验。

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一、RAG不是银弹：先想清楚你的业务到底需不需要

（拍桌子预警）别一上来就无脑怼RAG！去年给某电商平台做客服系统时，产品经理拿着ChatGPT的demo就要我们三天上线。结果发现用户问的都是"订单号123456物流到哪了"这种明确查询，用规则引擎+数据库直查200ms就能解决的事情，非得上RAG搞到2秒响应，纯属脱裤子放屁。

RAG的三大适用场景：

1. 开放域知识问答（比如公司内部知识库检索）
2. 动态信息整合