本文揭示90%团队错误将RAG视为Prompt升级版导致的幻觉翻倍、预算爆炸问题。通过比喻说明RAG是"弹药库"(负责找知识)，上下文工程是"瞄准镜"(负责用知识)，两者需明确边界。文章提供七维对比表、实战代码和选型决策树，帮助团队根据数据量、更新频率和对话深度选择合适方案，并给出7条落地军规确保高效协作，最终将幻觉率从38%降至4%。

“哥，RAG都上了，怎么大模型还在胡说八道？”
——上周，一位电商老板拿着用户投诉截图冲进会议室，只见AI客服把“7天无理由退货”答成了“7年保修”，还把用户昵称叫成前任产品经理的名字。全场寂静三秒，运维小哥小声嘀咕：“是不是Prompt还不够长？”

别笑，这就是把RAG和上下文工程搅成一碗八宝粥的典型现场：以为只要往向量数据库里扔点文档，再塞一段“你是一名友好客服”的Prompt，就能坐等模型开光。结果幻觉翻倍、预算爆炸、用户怒打一星，产品经理含泪写复盘。

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翻车现场①：只上RAG——“知识搬来了，但没拆包”
医疗问诊场景，知识库里有《HPV疫苗接种指南》，用户问“打完九价多久能喝酒”。RAG嗖地召回一段原文：“接种后常见不良反应有局部红肿……”模型一看“红肿”关键词，立刻生成“建议冰啤酒消肿”，医生当场想拔网线。
根因：RAG只负责“搬弹药”，把整段原文塞给模型，却没给“如何引用”的说明书，模型顺手就放飞。

翻车现场②：只调Prompt——“瞄准镜装反了”
金融客服想省向量库的钱，干脆把两百条FAQ写成“系统提示”——足足3k token。用户一句“我卡丢了”触发模型输出“请先确认您是否已阅读第147条风险揭示书”，紧接着Token超限，对话被强制截断，用户连“挂失”俩字都没打上。
根因：Prompt工程师把上下文当仓库，啥都往里扔，结果模型在“垃圾堆”里找答案，找到算我输。

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翻车现场③：混用但无边界——“左右手互搏”
教育APP同时上线RAG+超长Prompt：RAG召回“牛顿三大定律”，Prompt又要求“用小学生能听懂的话”。两边指令撞车，模型输出“牛顿第一定律就是——你不写作业，妈妈会一直静止在你门口”，家长举报“教坏小朋友”。
根因：检索域和生成域没有“唯一握手接口”，双方各说各话，模型直接“精神分裂”。

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故障指标	现场惨状	背后黑手
Token爆炸	一次对话耗掉8k token，账单比广告费还贵	把整篇召回文档+系统提示+多轮历史全塞给模型，GPT不是吸尘器
延迟飙红	平均响应3.2s，用户以为网断了	向量检索100ms，可Prompt里塞了10条Few-Shot示例，生成前还得做“小作文阅读理解”
用户怒打一星	应用商店关键词“人工智障”霸屏	答案时而高冷时而中二，用户体验像抽盲盒，差评里出现“还不如回拨人工客服”

一句话总结：RAG和上下文工程不是“二选一”，也不是“全都要”，而是“谁管找、谁管用”必须白纸黑字写进架构图。否则，幻觉就会像打地鼠，砸完一个冒一个，最后把预算和口碑一起带走。

2. 一张图拆穿边界：RAG管‘找知识’，上下文工程管‘用知识’

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把 RAG 当成“情报部”，把上下文工程当成“参谋部”；情报送错，参谋再神也白搭。
下面这张 5 色流程图，一次性把“谁搬货、谁摆盘”钉在墙上，别再让两边互相甩锅。

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2.1 Pipeline 精确定位：检索域 vs 生成域的唯一握手接口

域	职责	关键输出	越界红线
检索域（RAG）	找、筛、排、送	Top-K 文档块 + 元数据	❌ 禁止总结、禁止改写、禁止“脑补”答案
生成域（上下文工程）	用、融、格、答	结构化提示 + 角色指令	❌ 禁止回退再搜、禁止自己编数据

唯一握手接口：context_json——一个只读、带元数据、已排序的数组。
字段提前写死：["chunk_id", "text", "score", "source", "timestamp"]。
谁改字段谁请全组奶茶，CI 自动测 schema，违约直接打回。

# 伪代码：情报部 → 参谋部
candidate_chunks = rag.retrieve(query, top_k=15)
context_json = context_engineering.compress(
    candidates=candidate_chunks,
    token_budget=1200,
    hard_filter={"year": "2025"}  # 时间闸门
)

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2.2 数据流对比：两段式管道 vs 一段式塞爆 Prompt

模式	数据流	实测延迟	峰值 Token	可解释性	失败回退
两段式 RAG→Context→LLM	① 向量检索 200 ms ② 重排取 Top-5 ③ 注入 Prompt 1 k ④ 生成 1.2 s	P99 <1.5 s	1 500	每句可溯源 [1][2][3]	检索为空→兜底话术
一段式 All-in-Prompt	① 直接把 60 页 PDF 塞进系统消息 ② 生成 8 s	P99 >8 s	12 000+	黑盒， hallucination 难定位	无兜底，直接瞎编

结论：
“一段式”= 把图书馆塞进枪手嘴里，书页卡住扳机，幻觉就地爆炸。

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2.3 失败现场：检索质量差，再强的 Prompt 也救不了幻觉

场景复现
用户问：“2025 年河南高考平行志愿投档规则？”

1. 1. 情报部翻车：
      向量库混入 2023 年老政策，top1 相似度 0.91，实则已作废。
2. 2. 参谋部努力：
      Prompt 里加红字“必须引用 2025 年官方文件”，也挡不住 LLM 把 2023 内容当真理。
3. 3. 结果：
      答案 confidently wrong，用户投诉“误导孩子一生”。

一分钟止血

deftime_gate(chunks):
return [c for c in chunks if c.get('year') == '2025']
compressed = time_gate(rag.retrieve(query))
ifnot compressed:
return"知识库暂无 2025 年数据，已通知教研组更新。"

血泪结论：
原材料掺假，再精湛的厨艺也能毒倒用户。
先让 RAG 递对书，再让上下文工程把书读薄，最后才让 LLM 开口。

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速记卡片（贴显示器）

RAG：找知识 → 给 5 句话
Context：用知识 → 让模型说人话
接口：context_json（5 句话 + 元数据）
失败 90% 原因：地图给错 → 方向盘背锅

3. 七维生死区别：30秒对照表收藏级

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把这张表设成手机锁屏，开会battle直接亮屏，比喊“你不懂RAG”管用100倍。

维度	RAG （找知识）	上下文工程 （用知识）	一句话记忆口诀
3.1 目标	召回率 ：宁可错杀一千，不可漏掉一条	答案忠实度 ：宁可答慢，不可答歪	一个“广撒网”，一个“严把关”
3.2 优化对象	索引库 ：向量模型、分块、重排算法	提示链 ：角色、CoT、Few-shot顺序	调的是“仓库” vs 调的是“说明书”
3.3 成本结构	GPU+向量存储 ≈固定房租，先付后住	Token用量 ≈按量打车，越远越贵	先砸钱装机，后按字付费
3.4 失败模式	检索失效 ：Top-K跑偏，后面全错	上下文错位 ：给足料，模型看漏行	拿错剧本 vs 背错台词
3.5 可解释性	黑盒召回 ：只能看相似度，不知为何	可追溯缓存 ：Prompt+输出可diff	搜到算我输 vs 全程有录像
3.6 部署门槛	需要基础设施 ：向量库、GPU、ETL	零算力增量 ：记事本改完直接发版	买房装修 vs 拎包入住
3.7 团队分工	数据工程师 ：清洗、切块、调Embedding	Prompt工程师 ：写角色、跑A/B、盯指标	左脑数据，右脑文案

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3.1 目标：召回率 vs 答案忠实度

• • RAG的KPI是召回率：漏掉一条关键法条，律师函直接翻车；宁可多给10条，也不能少1条。
• • 上下文工程的KPI是忠实度：把10条塞给模型后，它却“自由发挥”把美元改人民币，客户瞬间损失百万。

一句话：RAG怕“漏”，上下文工程怕“飘”。

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3.2 优化对象：索引库 vs 提示链

• • RAG玩的是索引：同样的1000篇政策，用text-embedding-ada-002还是bge-large-zh、分512还是1024、要不要重排，召回率能差20%。
• • 上下文工程玩的是顺序：把“禁止退款”写在system里还是user里、放开头还是结尾，模型是否敢拒退，效果天壤之别。

调RAG=调数据库索引；调上下文=调前端样式，两者技能树完全不同。

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3.3 成本结构：GPU算力+向量存储 vs Token用量

• • RAG成本前置：一次性建索引，GPU+存储花掉70%预算，后续查询几乎“零边际”。
• • 上下文工程成本后置：每轮对话都要重新烧Token，10轮长对话就能把GPT-4烧到0.06美元/次，月底账单吓哭财务。

预算紧张时，先上上下文工程跑MVP，等用户量起飞再上RAG摊薄成本。

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3.4 失败模式：检索失效 vs 上下文错位

• • 检索失效：用户问“2024年新规”，向量库只回到2022年，后面Prompt写成花也救不了。
• • 上下文错位：检索把2024年新规塞进去了，但模型看漏了“仅限上海自贸区”这一行，回答成全国通用，照样翻车。

双保险策略：RAG召回≥15条→上下文工程用“关键句高亮+引用编号”强制模型Attention。

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3.5 可解释性：黑盒召回 vs 可追溯缓存

• • RAG的黑盒：Milvus返回Top10，打分0.82、0.81…为啥第11条更相关的被干掉？只能干瞪眼。
• • 上下文工程可追溯：把每段知识贴进Prompt时打标签<doc id=1234>，模型回答错直接定位原文，回滚只需改一行。

合规场景（金融、医疗）优先上下文工程，审计员要能看到“答案出自哪一页”。

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3.6 部署门槛：需要基础设施 vs 零算力增量

• • RAG最小可用栈：向量库+Embedding服务+GPU≥1×A10，没云账号的小白

4. 实战：把RAG塞进上下文工程的4步流水线

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把“搬弹药”的RAG和“瞄准镜”的Prompt拼成一条枪，一条脚本就能把召回、排序、压缩、注入串成闭环，让幻觉率从38%跌到4%，延迟只加120ms。

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4.1 Step1 候选池：RAG召回+重排生成可变视图

目标：3秒内从100万段文本里捞出“可能有用”的50块，并按业务权重重排。

输入	输出
用户query + 时间戳 + 用户画像标签	50条(chunk_id, text, score, source, timestamp)

关键动作

1. 1. 混合召回：向量相似度（top-100）+ BM25（top-100）→ 去融合（RRF）。
2. 2. 业务重排：把“来源=内部制度”的chunk强行提权1.5倍，“发布时间>30天”的降权0.7倍。

from langchain.retrievers import EnsembleRetriever
# 1. 向量&关键词双路召回
vector_retriever = FAISS.as_retriever(search_kwargs={"k": 100})
bm25_retriever  = BM25Retriever.from_documents(docs, k=100)
ensemble = EnsembleRetriever(
        retrievers=[vector_retriever, bm25_retriever],
        weights=[0.6, 0.4],
        c=60# RRF常数
)
candidates = ensemble.get_relevant_documents(query)
# 2. 业务规则重排
for c in candidates:
if c.metadata['source'] == 'internal_policy':
        c.metadata['score'] *= 1.5
if age(c.metadata['date']) > 30:
        c.metadata['score'] *= 0.7
candidates = sorted(candidates, key=lambda x: x.metadata['score'], reverse=True)[:50]

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4.2 Step2 评分排序：基于任务目标给上下文打权重

目标：让“最可能被用到”的chunk排在前面，减少LLM眼瞎。

输入	输出
50条候选	20条(chunk_id, text, weight, reason)

关键动作

1. 1. 轻量交叉编码器（ms-marco-MiniLM）给query-chunk对打分。
2. 2. 任务目标函数再微调：

• • 若任务是“写摘要”，优先选“信息密度高”的chunk；
• • 若任务是“回答数字”，优先选“含数字/表格”的chunk。

from sentence_transformers import CrossEncoder
ce = CrossEncoder('cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2')
pairs = [[query, c.page_content] for c in candidates]
scores = ce.predict(pairs)
# 任务加权
for c, s inzip(candidates, scores):
if task == 'summary'and info_density(c.page_content) > 0.6:
        s += 0.15
if task == 'number'and has_number(c.page_content):
        s += 0.2
    c.metadata['weight'] = s
final = sorted(candidates, key=lambda x: x.metadata['weight'], reverse=True)[:20]

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4.3 Step3 记忆压缩：百万token→千token认知缓存

目标：把20条chunk压进“LLM一眼能看完”的2k token以内，且不丢关键事实。

输入	输出
20条chunk（≈8k token）	1条compressed_context（≤1.5k token）

关键动作

1. 1. 抽取三元组（主语/谓语/宾语）做事实蒸馏。
2. 2. 摘要链（map-reduce）再压一遍：

• • Map：每条chunk生成1句“要点+数字”。
• • Reduce：把20句拼成1段，再让LLM摘3句。

from langchain.chains.summarize import load_summarize_chain
map_prompt = """
Extract one concise sentence that keeps all numbers and proper nouns:
"{text}"
"""
reduce_prompt = """
Compress the following sentences into 3 sentences, retain figures:
"{text}"
"""
chain = load_summarize_chain(llm, chain_type="map_reduce",
                             map_prompt=map_prompt,
                             reduce_prompt=reduce_prompt)
compressed_context = chain.run(final)

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4.4 Step4 注入系统提示：函数调用+格式兜底

目标：让LLM知道“拿什么答、怎么答、答成

5. 选型决策树：什么时候单刷、什么时候双排

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把“数据量、刷新频率、对话深度”三个数字写在便利贴，贴到显示器边框——30 秒就能拍板，再也不用半夜改 Prompt 改到哭。

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5.1 私有数据 <1W 且静态：轻量级上下文工程即可

维度	安全线	超标信号
数据量	≤1 万条 QA / 手册	Excel 行数 > 9 999
更新频率	季度 < 1 次	业务群 @ 你“改个字”
并发	内部 100 QPS 以内	对外发布，瞬间飙红

三步落地，零额外算力：

1. 1. 文本切片 ≤512 token，重叠 0%，保证单条完整语义。
2. 2. 用 bge-m3 做嵌入 → 本地 FAISS 索引，磁盘占用 <30 MB。
3. 3. 系统提示模板只留 2 个变量：

   已知信息：{Top3 片段}
   若原文未提及，回复“暂无规定”并停止。
   

实测 GPT-3.5 幻觉率 2.8%，延迟 600 ms，零向量库运维成本。
一旦数据过期，直接换文本文件重启服务——比改数据库字段快 10 倍。

⚠️ 红线：别手痒加 RAG，否则索引表、版本回滚、监控仪表盘全都会找上门，ROI 立刻为负。

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5.2 知识天天变：必须上 RAG

场景画像	电商价格、股票公告、物流政策，T+0 更新
只用 Prompt 的后果	用户问“今天金价”，模型背出上周价格，投诉秒到

最小闭环 4 件套：

1. 1. CDC 抽增量 → 毫秒级写 PgVector，upsert 自带 updated_at。
2. 2. 检索侧开“时间衰减”权重：

   score = cosine * exp(-Δt/τ)  # τ=24h，今天>昨天>上周
   

3. 3. 上下文工程只做重排+格式化，把召回 Top-5 按“时效>权威>长度”喂给 LLM。
4. 4. 失败回退：检索为空时，Prompt 兜底话术——
      “该信息实时变动，请稍等 30 秒再试。”
      把锅甩给业务，不让模型硬编。

某券商落地后，报价准确率 99.2%，延迟 <1.2 s，向量库日增量 80 万条，CPU 占用仍 <30%。

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5.3 多轮对话 + 复杂指令：RAG + 上下文工程双剑合璧

单技术痛点	症状
只用 RAG	每轮独立召回，丢失指代；“P10 Pro” 被当成全新查询
只用 Prompt	对话历史超长，模型把“订单号”记成“手机号”，幻觉 30%+

合璧打法 3 步流：

1. 1. 上下文工程维护“对话记忆栈”

• • 用 BERT-tiny 做实体抽取，每轮只保留与当前意图相关的 KV（订单号、券 ID、时间戳）。
• • 百万 token 历史 → 压缩成 1k token 认知缓存，GPU 显存降 70%。

2. 2. RAG 负责“事实拉取”

• • 把改写后的子查询分别召回三款产品参数，输出 JSON 表格。

3. 3. 最终 Prompt = 状态摘要 + 召回表格 + 格式约束

   角色：售后客服
   当前关注：P10→P10 Pro→对比 S7
   已知参数：{JSON 表格}
   输出：80 字内，带◆优缺点◆
   

实测多轮指代准确率 92%，首响 0.8 s，幻觉率从 28% → 4%。

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5.4 预算有限：先上上下文工程，再逐步引入 RAG

阶段	目标	预算	里程碑
PoC	验证价值	0 元	Google Sheet 当知识库，人工复制 100 条 Q&A，写死进 Prompt，一周上线
试点	降幻觉	5k/月	买台 4C8G

6. 不打架的7条军规：落地直接抄

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“RAG 和 Prompt 一旦抢戏，用户先遭殃，预算跟着陪葬。”
把下面 7 条原封不动贴进 Confluence，谁改谁请全组喝奶茶，幻觉率不降你来骂我。

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6.1 共享 schema：元数据字段提前对齐

字段名	RAG 侧怎么用	Prompt 侧怎么用	必须一致的值
doc_id	向量主键、去重	引用脚注 [id]	UUID-v4 无后缀
chunk_title	粗排特征	系统提示“当前参考：{title}”	≤50 字，禁止特殊符号
update_time	增量同步窗口	缓存失效阈值	ISO-8601，毫秒级

落地姿势：用 Pydantic 基类 SharedMeta 做 CI 门禁，字段对不上直接阻断 Merge Request，拒绝“先上车后补票”。

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6.2 统一版本号：检索端与 Prompt 端同步迭代

版本号格式：RAGx.y-CTXx.y

• • RAG1.3-CTX1.2 = 索引第 3 次大版本、提示模板第 2 次大版本
• • Git Tag 必须双标签，发版脚本一次性回滚两端，杜绝“只更检索不更提示”的幻觉回潮。

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6.3 监控拆分：召回命中率 vs 答案忠实度双仪表盘

指标	数据源	告警阈值	责任人
Recall@5	向量检索日志	<65% 持续 10 min	数据工程师
FaithScore （LLM 自评）	生成日志	<85% 连续 20 次	Prompt 工程师
端到端拒答率	网关埋点	>15% 突增	全组 On-call

Grafana 双 Y 轴同图展示，一眼定位是“没找回”还是“用错了”，甩锅时间从 2 小时缩到 2 分钟。

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6.4 失败回退：检索为空时的 Prompt 兜底话术

ifnot retrieved_chunks:
    system_prompt += (
"\n【知识库暂缺相关记录】请直接回答“暂未收录该问题”，"
"禁止编造，可建议用户联系客服补充资料。"
    )

把兜底写进 Prompt 模板，而不是让模型自由发挥——实测幻觉率从 23% 打到 4%，用户投诉直接腰斩。

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6.5 测试分层：召回测试集与生成测试集独立

• • 召回集：1000 条黄金问-答对，人工标注答案所在 chunk，只测“搬弹药”
• • 生成集：300 条对抗问-答对，含“陷阱题”“多跳题”，只测“瞄准镜”

两套集禁止混用，避免“检索作弊”——靠记忆答案通过生成测试，上线就翻车。

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6.6 职责写进 PRD：接口契约白字黑字

接口	输入	输出	SLA	超时
/retrieve	用户问题 + top_k	按 score 排序的 chunks	Recall@5≥70%	800 ms
/generate	问题 + chunks + 历史	答案 + 引用[id]	FaithScore≥85%	2 s

把 SLA 写进合同，谁掉链子谁背 P0 故障，减少“我以为你会缓存”这类扯皮。

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6.7 预算分账：GPU 小时与 Token 用量单独核算

• • RAG 成本 = 向量库实例费 + GPU Embedding 时长
• • 上下文成本 = LLM 输入 Token（含 chunks）+ 输出 Token

每月财务邮件拆成两张表，让老板一眼看出“哪边烧钱、哪边背锅”，避免混合预算导致“一刀切”砍项目。

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一句话总结：
口契约白字黑字

接口	输入	输出	SLA	超时
/retrieve	用户问题 + top_k	按 score 排序的 chunks	Recall@5≥70%	800 ms
/generate	问题 + chunks + 历史	答案 + 引用[id]	FaithScore≥85%	2 s

把 SLA 写进合同，谁掉链子谁背 P0 故障，减少“我以为你会缓存”这类扯皮。

AI大模型学习和面试资源

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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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

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