先把两个词拆开
RAG 的优势，与它的硬伤
Wiki 的优势，与它的硬伤
真正的分水岭：正确性由谁签字
三种能落地的组合方式
把账算清楚
| 维度 | Wiki（载体与治理） | RAG（取用方式） |
|---|---|---|
| 定位 | 知识的存放、责任与版本 | 知识的检索与生成入口 |
| 内容从哪来 | 人写、人审、改动留痕 | 从已有语料切块、建索引 |
| 谁保证正确 | 有明确责任人与审批状态 | 不保证，只保证找得回来 |
| 怎么找 | 页面树、目录、站内搜索 | 向量语义 + BM25 词面匹配 |
| 权限 | 空间与页面级权限可继承 | 需单独设计，容易漏 |
| 典型失效 | 写的人少，过期没人管 | 召回错块、断章取义、给不出出处 |
| 最合适的问题 | 「这条规定到底怎么写的」 | 「我不知道它在哪份文件里」 |
| 最不合适 | 海量语料下的即时检索 | 需要有人签字的合规口径 |
参考资料
- Anthropic 工程博客 · Introducing Contextual Retrieval（引入上下文检索）
- Lewis 等，NeurIPS 2020（arXiv:2005.11401） · Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks（面向知识密集型 NLP 任务的检索增强生成）
- Liu 等，TACL 2023（arXiv:2307.03172） · Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts（迷失在中间：语言模型如何使用长上下文）
- Gao 等（arXiv:2312.10997） · Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey（面向大语言模型的检索增强生成：综述）
- Microsoft Research（arXiv:2404.16130） · From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization（从局部到全局：面向查询聚焦摘要的图谱 RAG 方法）
- 维基媒体基金会 · What's in a name? In the case of 'wiki', lots of things.（wiki 这个名字是怎么来的）
- Atlassian 官方文档 · 使用 Confluence 进行文档存储与跟踪
以上内容基于公开信息整理，仅作行业技术交流，不构成任何诊疗建议，所引数据均可在参考资料中核对。