RAG技术远非简单的数据注入，而是重塑AI理解与决策的核心框架。本文深度拆解RAG项 目中的真实困境——从语料筛选、矛盾处理到结果交付，揭示为何90%的工作仍依赖人类判 断。 在之前的文章里，我花了很多篇幅讲 RAG 为什么重要。但真正走到项目现场，你会很快意识到一件 事：RAG 不是一个"加模块"的技术问题，而是一整套数据与判断体系。 很多刚接触的人会以为，RAG 项目无非就是： 给模型多喂点资料，让它照着说。 但真实情况是——真正决定 RAG 效果的，从来不是"有没有资料"，而是"资料怎么被用"。 先从一个最真实的工作场景说起 在对话式 AI 助手场景中，RAG 项目面对的，通常不是"标准问答"，而是这样一种结构： 模型要做的，不是简单复述材料，而是： 理解对话语境 → 判断哪些材料有用 → 整合信息 → 给出一个"对用户有帮助"的回答 从训练视角看，这本质是在做一件事：材料阅读理解 + 问题理解 + 信息整合 + 表达控制 RAG 项目里的"三件套"：问题、材料、回答 如果把一个 RAG 项目拆开来看，它其实由三块内容构成，但这三块，没有一块是"天然可靠"的。 问题，本身就可能有问题 你在项目中会频繁遇 ...