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0不要只知道RAG了，自己弄一个开源项目，搭个RAG，飞书小龙虾一用，企业AI 就完成了？
一：数据才是企业 AI 知识库的真正瓶颈
- RAG 的第一步不在模型，在数据管道——发现、解析、清洗、分块、嵌入、验证，六步跳一步后面都得还
- 同一批客户数据，CRM 和计费系统的字段定义就是冲突的
- 切块工具直接把带表格的行业报告从统计行拦腰截断
- 飞书自带 AI 或开源工具搭的 RAG，只覆盖了最简单那一层
二：四种架构，管的分别是哪层问题
- 基础 RAG 解决找得到，父子切块保证找到了不断裂，代价是存储翻倍 + 几十毫秒延迟
- GraphRAG 解决跨实体推关系，但前提是数据先洗干净，光加图谱不会自动变聪明
- Agentic RAG 比全文塞长上下文便宜约六成，但单次查询可能超五十秒，不适合实时场景
- 企业本体走的是语义统一路线，代价是数据治理门槛特别高
三：选架构之前先审计数据，从最简单的起步
- 正确的顺序不是从选模型开始，是从数据管道开始——每一步跳了，后面都有人替你疼
- 数据量大但结构规整的，一两个月走完；异构多、系统定义冲突严重的，半年到一年
- 有人花半年做治理，发现前面切的块因为业务规则变了，全要重来
- 企业 AI 化最贵的成本不是模型调用费，是没想清楚架构就动手，后面数据治理返工的成本
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