当你在用 AI 搜索/答案引擎时，最重要的是：知道它在做什么、哪里容易出错、怎么判断结果是否可信。
先记住三句话
- RAG 的本质：先找“证据”，再写“答案”。它不是让模型更聪明，而是让答案更有来源。
- AI 搜索的核心体验：你看到的不只是结论，而是“结论 + 引用 + 可追溯证据”。
- 最大风险：模型能把错误说得很像真的，所以“有没有引用、引用对不对”很关键。
RAG 是什么？（一个类比）
把 RAG 想成“带资料的开卷考试”：
- 你先去书里翻到相关段落（检索）
- 再根据这些段落写出回答（生成）
- 最好把引用的页码/段落一起写出来（引用/grounding）
对应站内词条（想深入再点）：
什么时候应该用 RAG / AI 搜索？
适合：
- 你关心的是最新或特定领域的信息（产品文档、内部知识库、政策条款等）
- 你需要“答案可追溯”，能把结论指回具体来源
不一定适合：
- 纯创作、脑洞类任务（不依赖外部证据）
- 来源本身就不可靠/无法授权/无法索引的内容
为什么“引用”比“回答像不像”更重要？
因为“像真的”不等于“是真的”。一个好的答案引擎，至少要做到：
- 能告诉你它依据哪段材料得出结论（引用）
- 引用能被你点开核验（可追溯）
- 证据不足时敢说“不确定/缺证据”（诚实）
你可以用这三个问题快速验收：
- 它引用了吗？（有没有来源）
- 引用对齐吗？（来源里真的支持这句话吗）
- 引用够具体吗？（能定位到段落/片段，而不是只给整篇链接）
读者最常见的误区
- “有引用就可靠”：不一定，引用可能是装饰性的，甚至和结论无关。
- “换更大模型就行”：很多时候问题在检索没找对证据，而不是模型不够大。
- “RAG 能消灭幻觉”：它只能降低风险；如果证据错/缺，幻觉依然会发生。
一个“好用”的 AI 搜索回答长什么样？
通常会更像：
- 先给你 3–7 条要点结论
- 每条结论后面带引用（可点开）
- 复杂问题会先问你一个澄清问题（比如范围、版本、时间） 而不是：
- 一大段流畅长文，没有可核验来源
- 引用很多，但点开都对不上
想更进一步：RAG 评测怎么理解？
把评测想成“你能不能长期信任它”，主要看三层：
- 检索层：证据找得对不对、全不全
- 生成层：回答有没有忠于证据、有没有胡编
- 端到端：在真实任务里是否更省时间、少踩坑
更完整的读者版清单在这里：