你有没有想过自己去搭建一个邮件服务器？或者构建一个 CRM 系统？又或者，自己训练一个 LLM？大概不会吧？
但有趣的是，我却看到不少公司在尝试构建自己的 RAG 管道。
开发者们热衷于炫耀他们基于 LangChain 的 RAG 管道，却完全没有意识到，当他们的项目进入生产阶段时，那些漫长且痛苦的技术调优和运维挑战正等着他们。
举个例子：前几天我在波士顿的一个会议上遇到了一家初创公司。他们用 LangChain 驱动的 RAG 管道上线了自己的 MVP 产品。听起来不错？然而几天后，他们已经不得不着手把 LangChain 从技术栈中移除，重新设计架构了。
这样的状况令人遗憾。他们本可以把精力集中在更重要的事情上，比如产品市场匹配或其他能推动业务发展的关键因素，而不是在技术栈上兜兜转转。这种做法简直是在重复造轮子，仿佛他们试图自己构建一个 LLM，而不是直接用 OpenAI 的 API。
所以，听我的一句建议：RAG as a Service 才是你的最佳选择。
把那些繁琐的工作交给专业的服务团队吧——让他们承担所有的复杂开发任务，同时在产品进入生产阶段后持续维护和升级。
我不是在开玩笑，我们为构建RAG-As-A-Service 足足投入了40,000 个工程小时，这绝不是凭空捏造的数字，而是因为这背后有太多复杂的技术细节需要攻克。
比如，自动同步到源内容 的功能：当你的知识库更新时，AI 自动保持同步。这种功能看似简单，却极其复杂。你愿意花时间把这样的能力集成到自己的 RAG 管道中吗？
说实话，这其中的挑战简直令人头疼。随便试试用 RAG 管道去同步一个 Google Drive，你就会明白这是个多么棘手的问题了。仅仅是文件格式的适配、实时更新的触发机制，再加上庞大的数据处理量……每一步都充满了技术难点。
所以，与其花费无数时间踩坑，不如直接使用成熟的 RAG-As-A-Service，省下时间去做真正重要的事，比如打造你的核心产品价值！
Inefficient Data Access and Retrieval
你的团队正在花费大量时间构建和维护数据管道，并试图保持它们的同步状态。更糟糕的是，一些集成任务复杂到近乎荒谬。想象一下，为了实现 Google Drive 的全自动同步功能，你可能需要耗费3-6 个月 仅仅用来通过 Google 的集成审批，而真正让自动同步工作起来则更是难上加难。
Scaling Complexities
随着项目规模的扩大，数据管理需求也会急剧增长。传统系统在这种压力下往往显得不堪一击。而整合新的数据源则变成了一项令人头疼的任务。不再是单纯处理文档，你的 RAG 管道现在需要支持多种来源，比如网站、Zendesk 支持平台，甚至是 YouTube 频道。
Keeping RAG Updated with Latest Information
另一大挑战是保持 RAG 管道的数据实时更新。数据一旦被摄入，如果知识库或网站上的信息发生变化，RAG 管道能否即时同步？例如，若你的定价页面改动了，RAG 是否能立刻反映更新？依赖手动更新不仅耗费时间，还容易出错，甚至可能让系统始终滞后于真实情况。
RAG 作为服务：概述
什么是“作为服务”？
简单来说，“作为服务”让您无需担心基础设施，便可立即使用强大的 RAG 功能。部署速度快，几分钟即可上线，而不是花费数月。而最棒的是，背后的专业团队会为您承担所有复杂工作。
还记得 Hubspot 的早期案例吗？那时有人质疑：“我可以自己搭建 CRM，为什么要买 Hubspot？”他们的回答是：“当然可以，但我们每天都在持续优化 CRM，为成千上万客户服务。你能享受到的是我们数百万小时的工程投入成果。”事实证明，这样的服务价值无可替代。同样地，自己构建 RAG 意味着你需要持续维护和升级多年，否则可能沦为维护“20 年前的技术遗产”的窘境。
RAG 作为服务的核心功能
无缝集成各类数据源——无论是 Sharepoint、Wordpress，还是 Google Drive，甚至是其他复杂的系统集成，都交由专家团队为您完成。这不仅节省时间，更避免了踩坑的风险，让您专注于核心业务发展。
处理关键业务问题
RAG 作为服务专注于解决准确性、幻觉和安全性等业务核心问题，让您无需担忧技术难题即可专注于实际业务需求。
灵活扩展性
当数据需求快速增长时，系统的可扩展性尤为重要。无论是 100GB 还是 4TB 的数据摄入量，RAG 作为服务都能轻松应对。我们最近处理的一次客户请求便是从 Sharepoint 导入整整 4TB 的数据，这样的规模对传统解决方案来说几乎是不可想象的。
简单易用的接口
通过一个简单的 API，您便可快速调用所有功能，就像使用 OpenAI SDK 一样直观。如果您更倾向于无代码解决方案，RAG 作为服务也支持无代码系统，让非技术人员也能轻松创建和部署 RAG 聊天机器人，降低门槛的同时提升效率。
RAG 作为服务就是那个答案。
