RAG 系统落地实战：向量检索的七个工程陷阱
RAG（Retrieval-Augmented Generation）在 2026 年已成为企业 AI 应用的事实标准架构，但绝大多数团队在从 PoC 走向生产的路上都会踩进同一批工程陷阱。
陷阱一：Embedding 模型与 Chunk 策略的错配
不同 Embedding 模型在训练阶段对文本长度的敏感区间完全不同。正确做法是先跑一轮 grid search：对同一份文档集用不同 chunk size + overlap 组合分别建索引，再用标准 query 集测 Recall，找到最优参数。
陷阱二：向量数据库 ≠ 搜索引擎
纯向量检索在面对精确匹配（如产品 SKU、订单号）时表现极差。生产环境的正确架构是混合检索：BM25 做关键词匹配 + 向量检索做语义匹配 + RRF 或 Cross-Encoder 做最终重排。
陷阱三至七速览
- 元数据过滤的性能崩塌：先 filter 再检索，而非先检索再 filter。
- 重排序的延迟累积：先用 Bi-Encoder 粗排到 top-20，再上 Cross-Encoder。
- Chunk 上下文断裂：入库时将前后各 100 字作为 context 注入 metadata。
- 索引更新的代价：非实时场景用批量重建+双索引滚动切换。
- 评估的数据泄露：用真实用户日志 query 而非 LLM 生成的 query 评估 RAG。
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