RAG与传统生成模型比，哪种效果更好?如何评估?

当你的AI客服胡说八道时，问题可能出在“知识库”上

上周，我帮一家跨境电商客户调试他们的自动客服系统。用户问：“你们支持 PayPal 分期付款吗？”模型自信满满地回答：“当然支持，最高可分24期！”——结果公司压根没开通这个功能。老板当场血压飙升。这不是模型笨，而是它“闭门造车”：没有接入最新产品文档，全靠预训练时的“记忆”瞎编。这正是传统生成模型（如GPT-3.5）的致命伤——幻觉（Hallucination）。

RAG不是新模型，而是给模型配了个“外挂大脑”

想象一下，你让一个刚入职的实习生写产品介绍。如果只给他一本三年前的员工手册（相当于传统模型的预训练数据），他大概率会写错最新政策。但如果每次写之前，你都塞给他一份刚打印的、带高亮标记的最新版PDF（这就是RAG干的事），他的准确率是不是飙升？

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的核心思想就是：别让模型死记硬背，让它学会“查资料”。工作流拆解如下：

1. 用户提问进来：比如“退货政策是什么？”
2. 实时检索知识库：从你上传的PDF/数据库/API里，找出最相关的几段文字（比如《2024年Q2退货条款V3》第5章）。
3. 把资料+问题一起喂给模型：模型的任务变成“请根据以下资料，用口语化方式回答用户”。
4. 输出答案：答案严格基于资料，大幅降低胡说概率。

我在金融客户项目里实测：接入RAG后，合规问答的错误率从18%降到3%。代价？多了一步“知识库维护”的活儿——但比起赔款和客诉，这成本太值了。

效果对比：RAG赢在“可控”，传统模型赢在“脑洞”

如何评估？三个老板听得懂的指标

别被学术论文里的BLEU、ROUGE搞晕。给企业主汇报，我只看这三个接地气的数字：

1. 幻觉率（Hallucination Rate）：随机抽查100个回答，人工标记“无中生有”的比例。RAG通常能压到5%以下。
2. 知识库命中率：用户问题有多少比例能从你的知识库里找到相关段落？低于70%说明该更新资料了。
3. 人工修正耗时：客服团队每天花多少小时修改AI的错误答案？目标是趋近于零。

附赠一个n8n实战技巧：用 HTTP Request 节点调用向量数据库（如Pinecone），再用 Function 节点拼接Prompt，最后丢给OpenAI——半小时就能搭出RAG原型。

总结：别问“哪个更好”，要问“你的业务怕不怕错”

如果你做的是营销文案、游戏NPC对话——传统模型更省心。但涉及合同、医疗、金融等“错一个字就赔钱”的场景，RAG是唯一选择。它牺牲了一点灵活性，换来了老板能睡安稳觉的确定性。

你在项目里踩过RAG的坑吗？或者发现什么神奇的评估指标？评论区等你来Battle！