别卷了！自建企业私有RAG大模型的坑你填不完

2025年春节，DeepSeek的大火，将企业推到了十字路口。

过去，私有化部署大模型的成本令人望而却步：

训练和运行像ChatGPT这样的大模型需要海量算力，GPT-3单次训练需要消耗相当于3000辆特斯拉同时开跑、每辆车跑20万英里的电量；GPT-4单次消耗的电能转化为热能，则可以将约1000个奥运会标准游泳池的水量加热到沸腾。而且企业在后续的 GPU 集群运维、数据团队开支和模型迭代成本，更像一个永远填不满的烧钱黑洞。

但是随着DeepSeek R1等开源模型的出现，低成本私有化部署大模型成为可能，企业基于现成的框架微调模型，可以避免从零构建的巨额投入。

然而在大模型落地企业应用过程中，完成部署并不意味着开发工作到达了“终点”。企业数据爆炸式地增长和持续迭代，要求AI必须具备“终身学习”的能力。

一旦丧失这种能力，大模型会很快表现出能力的“天花板”，包括产生幻觉、缺乏对生成文本的可解释性、专业领域知识理解差，以及对最新知识的了解有限等等，无法真正地为企业解决问题。

而RAG（Retrieval-augmented Generation，检索增强生成）可以让大模型利用外部的知识库来增强生成能力，提高内容生成质量和可靠性，让企业内部积累的大量数据得到有效利用，唤醒企业沉睡的知识。

RAG：给大模型装上“外挂知识“

RAG的核心思想是通过外挂知识库的方式，给大模型提供更可靠的知识来抑制模型产生幻觉，通过定期迭代知识库，解决大模型知识更新慢和训练成本高的问题。

如果说传统大模型像闭卷考试的学生，回答问题时只能靠考前