向量检索救不了RAG？瓶颈其实不在这里

我最近刷到一个视频，标题很挑衅——"Why embeddings don't solve RAG"。说真的，我一度以为只要把文档切成块、扔进向量数据库、相似度检索拉满，RAG 就算完工了。但这个视频的观点让我坐直了：Embedding 只解决了"找到相关内容"这一步，而 RAG 的真正难题从来不只是检索。分块策略怎么选、查询该怎么改写、上下文窗口里塞多少内容、检索结果和生成之间怎么衔接——这些才是让幻觉真正消失的关键。向量检索是个不错的起点，但把它当银弹的人，迟早会被质量差强的答案打脸。

原文：Why embeddings don't solve RAG [video] · 来源：Hacker News