本文为大家解读Contextual AI 联合创始人兼CEO，也是著名的RAG技术先驱，Douwe Kiela 分享的他在企业级 RAG 系统实施与落地中的十大经验教训 。

解读纯属个人观点，欢迎探讨。

本次分享主要针对企业AI系统转化为商业价值的关键难题：根据麦肯锡的估计，当前企业AI总规模高达4.4万亿美元 ，但同时福布斯的调查指出只有约四分之一的企业真正从AI中获益 。为什么大部分项目无法突破试点？

一：要有系统思维，关注整体架构而非LLM

Douwe认为：语言模型往往只占整个RAG系统的20%。真正能解决问题的，是LLM与检索、知识库、提示工程、后处理等模块共同组成的完整流水线。

【解读】

LangChain等框架的流行，正体现了研发者对端到端系统的需求——帮助开发者连接向量库、检索工具和LLM，实现RAG策略。如果只盯着模型本身优化（比如认为一个DeepSeek可以解决一切问题），而不思考分块、索引与检索策略、数据预处理、并发等，往往无法在复杂业务场景中取得效果 。

**比如，同一个知识库下，不同的检索算法（像向量搜索 vs 图检索）和提示方案，可能会显著影响回答质量。这告诉我们，**关注整体管道（检索+生成）> 一味追求最强模型。企业在建设RAG系统时，应从整体系统角度设计：有成熟的向量库、分片/索引/检索策略、提示/上下文管理等，大模型是RAG流程中的一环，而非全部。

二：专业化优先，围绕领域专长构建

Douwe提出：“专业化胜过通用智能”（specialization over AGI） 。虽然通用大模型具有很多能力，但要解决深层次、领域专属的问题，需依托企业自身的“专业知识库”。因此，“**定制化”**是关键。

【解读】

这个非常好理解。针对特定行业与应用场景定制专门的领域模型、知识图谱、RAG流程等，可以极大的提高对行业特有知识（术语/规则/上下文等）的理解，从而能够极大的提升实际任务完成或问题回答的准确率。

所以这里的建议是根据业务场景选择、开发与微调领域模型，或者在RAG层面加强行业知识库与定制RAG流程、在提示中加入特定行业的上下文提示等。要把“专业深度”当作首要目标，而非追求“通用场景”。

三：数据是护城河，学会搞定海量“脏数据”

企业的独特优势往往体现在其积累的大量数据上 ，组织多年沉淀下来的文档、邮件、报告等知识库存是企业的长期“身份标识”和竞争力来源 。在RAG场景中，一个常见误区是“只用干净的、已经标注好的数据”。Douwe提醒：真正的挑战（也是机会）在于让AI在噪声数据中生效。

【解读】

这里应该讲的是对企业数据的充分利用，而不是局限在那些“优质”的数据资产上。现实里企业数据格式各异、质量参差，有些图文并存、有些非结构化。你需要从一开始就把混合类型的数据考虑进来，开发稳健的处理流程，搭建灵活的数据管道，对各种文档格式（PDF、图片、Word、代码文档等）进行处理 —— 包括文档OCR、结构化抽取、去重、元数据关联等 —— 借助已有的文档工具与多模态大模型，并尽量使用图谱、索引、向量化等手段统一各种数据源，将“有用信息”浓缩入RAG引擎，从混杂信息中提炼价值。

长期而言，这种对“噪声”数据的高容忍度和处理能力会形成企业独特的优势。

四：面向生产设计，从试验到生产的差距很大

Douwe指出，开发一个演示级的RAG原型相对容易：只需搭建一个检索模块、选几份文档，就能让老板和同事“眼前一亮”。但当实际推广时，要面对更多严峻的挑战：文档量级、用户规模、用例复杂性等。

【解读】

相信这是很多参与生产级AI系统建设的开发设计者的共同体会。如果从一开始只关注系统“能跑通”而忽视这些生产因素，后续改造成本会非常高 。最简单的比如某个开源向量库可能在几百文档和几十用户时表现良好，但在数百万级访问时可能出现性能瓶颈。应该在早期规划中将生产环境下可能面临的大规模数据量、并发访问、复杂场景与用例等问题纳入设计，而不是事后补救与被动适配。

注意：只有真正“量产可行”的方案才能真正为业务带来价值 。

五：尽快投入使用，快速迭代胜过完美追求

Douwe 建议尽早推出最小可行产品（MVP）：先让真实用户体验到AI的初步能力，再根据反馈快速改进 。如果一直等待系统“完美”后才上线，将错失收集用户需求和实际使用数据的良机。

【解读】

我们都有这样的经验：很多问题只会在真正投入使用后才会暴露与发现。而对于像生成式AI/RAG这样全新的应用形式，这个问题会更加突出，因为可以参考的经验与教训更少。所以，与其花几个月精雕细琢所有可能问题，不如先推出一个只具备基础功能的系统，然后根据实际使用情况逐步扩充知识和功能。

在实际RAG工程中，可以采用敏捷开发的软件过程，每两周或每月发布一次版本。充分利用用户测试、小规模试点和在线反馈渠道，收集用户评分和问题日志，据此调整检索策略和提示。

所以这里的关键是：将真实的业务场景和用户反馈作为优化依据，而不是让研发团队自说自话地追求某些指标上的提升。

六：聚焦价值点，避免工程琐事

Douwe 指出，不要让工程师卡在一些低层技术细节上，例如调参优化检索（chunking）粒度、写复杂提示语等 。这些问题本质上是工程问题，应尽量交给底层平台或工具来解决。要让团队更加专注于业务逻辑和差异化功能的开发 。

优先关注健壮的系统、生产级的准确性、可伸缩的应用

【解读】

虽然这里Douwe有点“夹带私货”的推广自己的平台，但也的确指出了一个常见的技术与业务价值脱节的问题。一个很大的原因是，“工程师思维”很容易在一些技术的细枝末梢上纠缠，追求尽善尽美与技术上的“成就感”，却忽略了真正业务价值的创造、客户体验的优化与差异化能力的实现。

当然，这里并不是说技术不重要，因为业务价值的创新与体现最终依赖于技术的实现。只是在你真正的开发一个面向企业生产的AI应用时，要时刻关注业务场景的创新、优化的用户体验、结果的准确性与可靠性等关键价值点。而在技术实现上，将常见问题抽象化，借助于成熟的平台与工具，减少重复发明轮子，让团队更加聚焦业务价值，是更加务实的策略，特别是对于中小创业团队。

七：让AI易于使用与接入，缩短导入门槛

Douwe 强调：让AI更易于被用户接入与使用至关重要。这意味着不仅要做好数据接入（前面的工作），还要考虑用户侧的集成体验。例如，将AI助手直接嵌入常用办公软件（钉钉、微信、Slack、Excel等），比单独开发一个网站或命令行工具要容易推广得多 。

【解读】

一个显而易见的问题是：为什么很多AI应用最后都沦落成“摆设”？除了业务价值的体现外，另外一个常见的原因是与用户真正的使用场景与流程”脱节“，包括：过高的学习与使用门槛、没有融合到组织内部流程中、用户侧体验不佳等。

相对于建设一个独立的新工具。如果尝试将AI融合到现有用户日常使用的系统中，比如平时使用的信息流、文档系统、办公系统中，并具有良好的体验，则可能大大提高AI应用的采纳率。简单的说，一个融合到组织流程中的AI系统更容易被推动使用。

所以建议在规划AI系统时，能够跟业务部门协作：识别他们平时的工具和工作流，尝试以插件、API/UI接口或消息通知等形式进行整合；配合简单易用的UI，清晰的使用指南和培训，降低使用门槛，真正把AI功能“交到用户手里”。

八：设计“惊喜”时刻，让用户立即感受到价值

用户使用新的AI工具时，往往需要一个“wow时刻”来让他们相信它真的有用 。这一刻通常发生在用户第一次接触时，看到系统给出的答案正好解决了一个长期困扰他们的问题。设计良好的入门和初次使用流程，快速提供这样的小成就感，对提高用户黏性非常重要 （比如意外通过RAG找到了一个埋藏在N年前文档里的答案）。

【解读】

对于大部分潜在的使用者来说，AI是一个崭新的应用形式与体验。如果系统能及时准确地给他们带来一次特别的体验，用户会有“这个AI功能真厉害”的强烈感受，大大提高了后续使用意愿。

因此，这里的建议是在产品设计时重视用户的“第一屏”体验。可以准备一些引导的用例，在新用户第一次询问时就触发系统的最佳能力（比如命中企业知识库中的权威解答）。并带领用户逐步深入，例如在回答中展示来源链接或相关文档片段，让他们清楚地看到AI是怎么给出结论的。这样，用户会觉得AI回答既快速又靠谱。

此外，通过反馈机制，不断的收集用户反馈，把高评分的用例当作“样本”，优化问题触发机制，把更多“惊喜”的场景呈现给新用户。

九：可观测性有时候比准确性更重要

Douwe 指出，对于AI应用比如RAG，准确性固然重要，但要意识到100%的准确是不现实的目标，更关键的是应对那剩下5-10%的错误。

【解读】

很显然，这里的意思并非准确性不重要。而是：与其把精力浪费在追求100%的极致准确性上，不如思考如何更好的应对10%的错误上。

因此，你可能需要采用更好的LLM应用观测平台或工具，建立可观测体系，比如对答案的来源、生成过程和输出做审核追踪 。典型的例子是在RAG系统中，答案要可溯源：让用户看到的回答应附带文档片段或链接，标明信息来源 。

此外，借助一些额外的后处理检查（post-hoc checks），比如对生成内容进行事实校验、敏感词过滤等，以防范模型“胡编乱造”引发风险。通过提高可观测性、事后检查与提醒等这些方法，以更好的平衡LLM应用在准确性上的不足。

十：目标要高远：不要满足于小打小闹

Douwe给出的最后一个观点是：许多AI项目失败，并不是因为目标太高，而是目标太低。不要把生成式AI仅仅用于处理很简单的“低垂果实”任务。

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