本文为大家解读Contextual AI 联合创始人兼CEO，也是著名的RAG技术先驱，Douwe Kiela 分享的他在企业级 RAG 系统实施与落地中的十大经验教训 。

本次分享主要针对企业AI系统转化为商业价值的关键难题：根据麦肯锡的估计，当前企业AI总规模高达4.4万亿美元 ，但同时福布斯的调查指出只有约四分之一的企业真正从AI中获益 。为什么大部分项目无法突破试点？

一：要有系统思维，关注整体架构而非LLM

Douwe认为：*语言模型往往只占整个RAG系统的20%* 。真正能解决问题的，是LLM与检索、知识库、提示工程、后处理等模块共同组成的完整流水线。

【解读】

LangChain等框架的流行，正体现了研发者对端到端系统的需求——帮助开发者连接向量库、检索工具和LLM，实现RAG策略。如果只盯着模型本身优化（比如认为一个DeepSeek可以解决一切问题），而不思考分块、索引与检索策略、数据预处理、并发等，往往无法在复杂业务场景中取得效果 。

比如，同一个知识库下，不同的检索算法（像向量搜索 vs 图检索）和提示方案，可能会显著影响回答质量。这告诉我们，*关注整体管道（检索+生成）> 一味追求最强模型* 。企业在建设RAG系统时，应从整体系统角度设计：有成熟的向量库、分片/索引/检索策略、提示/上下文管理等，大模型是RAG流程中的一环，而非全部。

二：专业化优先，围绕领域专长构建

Douwe提出：*“专业化胜过通用智能”*（specialization over AGI） 。虽然通用大模型具有很多能力，但要解决深层次、领域专属的问题，需依托企业自身的“专业知识库”。因此，“**定制化”**是关键。

【解读】

这个非常好理解。针对特定行业与应用场景定制专门的领域模型、知识图谱、RAG流程等，可以极大的提高对行业特有知识（术语/规则/上下文等）的理解，从而能够极大的提升实际任务完成或问题回答的准确率。

所以这里的建议是根据业务场景选择、开发与微调领域模型，或者在RAG层面加强行业知识库与定制RAG流程、在提示中加入特定行业的上下文提示等。要把“专业深度”当作首要目标，而非追求“通用场景”。

三：数据是护城河，学会搞定海量“脏数据”

企业的独特优势往往体现在其积累的大量数据上 ，组织多年沉淀下来的文档、邮件、报告等知识库存是企业的长期“身份标识”和竞争力来源 。在RAG场景中，一个常见误区是“只用干净的、已经标注好的数据”。Douwe提醒：真正的挑战（也是机会）在于****让**AI**在噪声数据中生效**** 。

【解读】

这里应该讲的是对企业数据的充分利用，而不是局限在那些“优质”的数据资产上。现实里企业数据格式各异、质量参差，有些图文并存、有些非结构化。你需要从一开始就把混合类型的数据考虑进来，开发稳健的处理流程，搭建灵活的数据管道，对各种文档格式（PDF、图片、Word、代码文档等）进行处理 —— 包括文档OCR、结构化抽取、去重、元数据关联等 —— 借助已有的文档工具与多模态大模型，并尽量使用图谱、索引、向量化等手段统一各种数据源，将“有用信息”浓缩入RAG引擎，从混杂信息中提炼价值。

长期而言，这种对“噪声”数据的高容忍度和处理能力会形成企业独特的优势。

四：面向生产设计，从试验到生产的差距很大

Douwe指出，开发一个演示级的RAG原型相对容易：只需搭建一个检索模块、选几份文档，就能让老板和同事“眼前一亮”。但当实际推广时，要面对更多严峻的挑战：文档量级、用户规模、用例复杂性等。

【解读】

相信这是很多参与生产级AI系统建设的开发设计者的共同体会。如果从一开始只关注系统“能跑通”而忽视这些生产因素，后续改造成本会非常高 。最简单的比如某个开源向量库可能在几百文档和几十用户时表现良好，但在数百万级访问时可能出现性能瓶颈。应该在早期规划中将生产环境下可能面临的大规模数据量、并发访问、复杂场景与用例等问题纳入设计，而不是事后补救与被动适配。

注意：只有真正“量产可行”的方案才能真正为业务带来价值 。

五：尽快投入使用，快速迭代胜过完美追求

Douwe 建议尽早推出最小可行产品（MVP）：先让真实用户体验到AI的初步能力，再根据反馈快速改进 。如果一直等待系统“完美”后才上线，将错失收集用户需求和实际使用数据的良机。

【解读】

我们都有这样的经验：很多问题只会在真正投入使用后才会暴露与发现。而对于像生成式AI/RAG这样全新的应用形式，这个问题会更加突出，因为可以参考的经验与教训更少。所以，与其花几个月精雕细琢所有可能问题，不如先推出一个只具备基础功能的系统，然后根据实际使用情况逐步扩充知识和功能。

在实际RAG工程中，可以采用敏捷开发的软件过程，每两周或每月发布一次版本。充分利用用户测试、小规模试点和在线反馈渠道，收集用户评分和问题日志，据此调整检索策略和提示。

所以这里的关键是：将真实的业务场景和用户反馈作为优化依据，而不是让研发团队自说自话地追求某些指标上的提升。

六：聚焦价值点，避免工程琐事

Douwe 指出，不要让工程师卡在一些低层技术细节上，例如调参优化检索（chunking）粒度、写复杂提示语等 。这些问题本质上是工程问题，应尽量交给底层平台或工具来解决。要让团队更加专注于业务逻辑和差异化功能的开发 。

优先关注健壮的系统、生产级的准确性、可伸缩的应用

【解读】

虽然这里Douwe有点“夹带私货”的推广自己的平台，但也的确指出了一个常见的技术与业务价值脱节的问题。一个很大的原因是，“工程师思维”很容易在一些技术的细枝末梢上纠缠，追求尽善尽美与技术上的“成就感”，却忽略了真正业务价值的创造、客户体验的优化与差异化能力的实现。

当然，这里并不是说技术不重要，因为业务价值的创新与体现最终依赖于技术的实现。只是**在你真正的开发一个面向企业生产的AI应用时，要时刻关注业务场景的创新、优化的用户体验、结果的准确性与可靠性等关键价值点。**而在技术实现上，将常见问题抽象化，借助于成熟的平台与工具，减少重复发明轮子，让团队更加聚焦业务价值，是更加务实的策略，特别是对于中小创业团队。

七：让AI易于使用与接入，缩短导入门槛

Douwe 强调：让AI更易于被用户接入与使用至关重要 。这意味着不仅要做好数据接入（前面的工作），还要考虑用户侧的集成体验。例如，将AI助手直接嵌入常用办公软件（钉钉、微信、Slack、Excel等），比单独开发一个网站或命令行工具要容易推广得多 。

【解读】

一个显而易见的问题是：为什么很多AI应用最后都沦落成“摆设”？除了业务价值的体现外，另外一个常见的原因是与用户真正的使用场景与流程”脱节“，包括：过高的学习与使用门槛、没有融合到组织内部流程中、用户侧体验不佳等。

相对于建设一个独立的新工具。如果尝试将AI融合到现有用户日常使用的系统中，比如平时使用的信息流、文档系统、办公系统中，并具有良好的体验，则可能大大提高AI应用的采纳率。简单的说，一个融合到组织流程中的AI系统更容易被推动使用。

所以建议在规划AI系统时，能够跟业务部门协作：识别他们平时的工具和工作流，尝试以插件、API/UI接口或消息通知等形式进行整合；配合简单易用的UI，清晰的使用指南和培训，降低使用门槛，真正把AI功能“交到用户手里”。

八：设计“惊喜”时刻，让用户立即感受到价值

用户使用新的AI工具时，往往需要一个“wow时刻”来让他们相信它真的有用 。这一刻通常发生在用户第一次接触时，看到系统给出的答案正好解决了一个长期困扰他们的问题。设计良好的入门和初次使用流程，快速提供这样的小成就感，对提高用户黏性非常重要 （比如意外通过RAG找到了一个埋藏在N年前文档里的答案）。

【解读】

对于大部分潜在的使用者来说，AI是一个崭新的应用形式与体验。如果系统能及时准确地给他们带来一次特别的体验，用户会有“这个AI功能真厉害”的强烈感受，大大提高了后续使用意愿。

因此，这里的建议是在产品设计时重视用户的“第一屏”体验。可以准备一些引导的用例，在新用户第一次询问时就触发系统的最佳能力（比如命中企业知识库中的权威解答）。并带领用户逐步深入，例如在回答中展示来源链接或相关文档片段，让他们清楚地看到AI是怎么给出结论的。这样，用户会觉得AI回答既快速又靠谱。

此外，通过反馈机制，不断的收集用户反馈，把高评分的用例当作“样本”，优化问题触发机制，把更多“惊喜”的场景呈现给新用户。

九：可观测性有时候比准确性更重要

Douwe 指出，对于AI应用比如RAG，准确性固然重要，但要意识到100%的准确是不现实的目标，更关键的是应对那剩下5-10%的错误。

【解读】

很显然，这里的意思并非准确性不重要。而是：与其把精力浪费在追求100%的极致准确性上，不如思考如何更好的应对10%的错误上。

因此，你可能需要采用更好的LLM应用观测平台或工具，建立可观测体系，比如对答案的来源、生成过程和输出做审核追踪 。典型的例子是在RAG系统中，答案要可溯源：让用户看到的回答应附带文档片段或链接，标明信息来源 。

此外，借助一些额外的后处理检查（post-hoc checks），比如对生成内容进行事实校验、敏感词过滤等，以防范模型“胡编乱造”引发风险。通过提高可观测性、事后检查与提醒等这些方法，以更好的平衡LLM应用在准确性上的不足。

十：目标要高远：不要满足于小打小闹

Douwe给出的最后一个观点是：许多AI项目失败，并不是因为目标太高，而是目标太低。*不要把生成式AI仅仅用于处理很简单的“低垂果***实”任务**。

【解读】

这和之前的“要更专注于业务价值”的建议异曲同工。如果你只是用AI来回答一些基本的常见问题，或者追求极高准确性的简单任务，或者自己单方面认为的所谓“特别场景”，却忽略其是否具有真正的商业价值，很容易让业务人员与领导认为AI不过是“花瓶”，“不堪大用”。相反，你应当瞄准能产生*****重大回报*****的应用场景，然后逐步来达成目标。

你需要在立项之初就和业务部门一起设定宏大的目标。不妨多思考：若这个AI项目成功，能给企业带来什么颠覆性的变化？是将客户满意度提高多少、把哪些流程自动化、还是创造出全新业务模式？在设计时着眼长远，在实验阶段之后，也持续评估更高价值的可能性。无论是内部流程智能化，还是对外产品创新，都不要先“做个AI的样子”。务必让AI项目与公司战略深度绑定，瞄准“改变游戏规则”的应用场景 。

---

RAG 使得企业能够在语言模型的“推理能力”之上注入企业级知识，是一种通向AI落地的关键应用形式。相信Douwe的上述十条经验：从**系统化思维、专业化需求、数据护城河，到生产化设计、快速迭代、聚焦价值点；再到易用性、惊喜体验、可观测性与宏大愿景，能够帮助我们更好的思考企业的AI落地之路，**把挑战变为机遇 。

如何学习大模型 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。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】