RAG实战痛点：模型太强，教程不教关键优化

作者在Linux社区吐槽RAG（检索增强生成）教程和实践的深层问题。大多数教程仅覆盖基础安装和运行，忽略核心优化点，如chunk策略、多阶段检索、rerank、query rewrite、文档融合和evaluation。模型本身强大，有时即使检索失败也能凭本事给出合理答案，导致开发者误判系统效果。批评一些标榜企业级的RAG项目缺乏关键功能，效果与简单PDF搜索+LLM总结无异。强调评测和观测的重要性，但教程很少涉及。文章指出，真正有价值的点包括chunk策略、多阶段检索、rerank、query rewrite、文档融合、evaluation和observability，这些决定RAG系统能否上线。内容有技术深度，对AI开发者和企业有实际指导意义。