检索增强生成（RAG）
RAG 会把检索到的文档注入 LLM prompt，让模型基于你的数据回答。
什么时候重要
当团队把 AI 功能放进真实产品时，RAG 会影响质量、成本、延迟和可维护性。它不是孤立概念，而是模型 API、工具调用、数据检索、评测和可观测性之间的一部分。
评估要点
- 先确认它解决的是质量、速度、成本还是运维问题。
- 记录输入、输出、失败模式和回滚方式。
- 用小样本评测验证收益，再扩大到生产工作流。
AIStackWatch 视角
AIStackWatch 会把 RAG 放回开发者工具栈中观察：哪些工具支持它、哪些公司在强化它、以及它如何影响团队的构建决策。