程序员必看：RAG知识库vs通用大模型，谁更适合你的AI应用？

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原创最新推荐文章于 2026-04-30 10:25:10 发布 587 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

一文读懂AI大模型时代的RAG技术 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合检索技术与生成模型的技术架构，旨在通过动态引入外部知识库增强大语言模型（LLM）的生成能力。其核心思想是通过检索系统从外部数据源（如企业知识库、实时文档等）获取相关信息，并将检索结果作为上下文输入生成模型，以提高生成答案的准确性、时效性和专业性阅读详情

本文探讨了RAG知识库与通用大模型的对比。尽管RAG通过私有化部署提升特定场景应用，但通用模型迭代更快、能力更强且无需额外数据标注。产品经理应关注原生AI产品设计，而Python将成为AI开发的关键语言，涉及模型微调与部署。未来通用模型可能替代大多数垂直场景应用，AI开发者需掌握Python技能以应对行业变革。

现在很多人还在搭建基于AI模型的RAG知识库，希望可以提升大模型的准确性以及应用场景。

比如一些领域可以用AI模型来处理，但是由于没有这方面的数据，就只能通过私有化部署，通过将本地数据转化成向量数据库之后，再来让AI模型提供自己场景的服务。

而测试RAG的效果好坏，就可以利用一些基准测试，现在有不少的可以做RAG的测试，比如下面的是基准线测试范例，也是我做博士期间的科研测试基准。

通用大模型比私有化的RAG更强

但是随着通用模型的迭代，通用模型能力更强，并且普通的RAG会损耗模型的效率，实际体验会比通用模型端到端的速度更慢。

之前我写过一篇文章，国内可以使用的几个开原模型

[说一下现在我做AI产品经理，使用的几个开源模型]，相信这篇文章可以帮你找到现在国内主流的应用模型来做产品设计。

通用模型的成长非常快，因为现在有各行各业的开发者通过API的形式调用这些通用模型，让这些模型机构可以吸收大量的数据进行训练，所以模型越来越准确。

比如前几天我发了一个朋友圈，判断乳腺结节的症状，通用模型可以进行标注。这是来自chatgptO3的能力。

乳腺癌的识别结果

看到通用模型的识别结果，实际上已经可以判断对应的乳腺结节症状了。而不需要产品经理在去做单独的数据标注训练了，这就是现在的通用模型可以达到效果，也是现在最强图像搜索O3的能力。

如下是openAI ChatGPT的数据隐私政策，可以看到他们是会用来做模型训练。

从这个角度来看，除非有长期稳定的垂直数据，普通的垂直场景都会被AI替代，甚至只要你的垂直场景数据来源于开放的公开数据源，模型厂商都将其使用在模型的视觉、编程等各个能力提升，从而提升行业场景的使用能力。

产品经理用通用模型来做产品设计足够了

之前我分享过现在AI产品的2个架构，其中以后趋近于主流的就是AI+产品，也就是用原生AI做的产品设计。

提到了原生AI的产品设计就依附于通用模型就够了，这些通用模型到底是多模态还是单一模态还是就只能文本生成，需要产品经理提前来做模型的技术调研。

最后，Python的开发技能将超过其他语言

涉及到模型的微调、部署，这一切都离不开Python语言，现在在AI领域python是唯一可以用来做后端语言修改的能力。

包括现在的DIFY、langchat等只要涉及到模型私有化部署的模型管理工具都会有Python。

所以现在产品经理只要涉及到做AI模型，建议一定要组件团队选择Python工程师的资源来组合，否则就难以落地。

包括现在做科研的同学都会用Python，Python的上手难度会比Java更加容易，所以我相信以后人人都会Python，当然如果AI编程能力提升了，也不排除Python将替换为人类语言。

如何系统的学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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