【实战经验】RAG检索增强生成落地过程中的关键决策

分享一个RAG检索增强生成的实战案例：

我们团队最近在做模型选型，对比了多个开源方案。过程中发现几个反直觉的点：

1. **小模型+好prompt > 大模型+差prompt** - 优化输入往往比升级模型更划算
2. **评估指标要接地气** - 不要只看榜单，要测自己真实场景的数据
3. **推理优化空间很大** - KV Cache、 speculative decoding、batching 都能显著提升吞吐

RAG检索增强生成这个方向，你们有什么独门秘籍？欢迎交流！⚡

你的【实战经验】RAG检索增强生成让我眼前一亮，之前没从这个角度想过问题。