### 重思檢索：重新定義企業AI基礎設施的關鍵

隨著企業迅速採用檢索-生成-應答技術（RAG）來將大型語言模型（LLM）應用於其專有數據中，許多組織發現檢索不再只是模型推理的附加功能，而是一個基礎性的系統依賴。AI系統部署來支持決策制定、工作流程自動化或半自動運行時，檢索失效直接成為企業風險的根源。過時的上下文、未治理的訪問路徑和低效的檢索管道不僅僅影響答案質量，更威脅信任、合規和操作穩定性。

本文將檢索重新框定為基礎設施而非應用邏輯，介紹了一個系統層面的模型，設計支持新鮮度、治理和評估的檢索平台，幫助企業架構師、AI平台負責人及數據基礎設施團隊以與計算、網絡和存儲同樣嚴謹的態度來運用檢索系統。

早期的RAG實施設計主要針對狹隘的使用案例，如文件搜索、內部問答和在特定域內運作的助手。這些設計假定相對靜態的數據、可預測的存取模式和人工監督。然而，這些假設在現代企業AI系統中已不再適用，因為數據源和演算過程正在不斷變化。

檢索的新鮮度是一個系統問題，而不是調整問題，多數企業的檢索堆疊會在資料來源變化時無法及時反應。未治理的檢索引發多重風險，比如模型可能存取超出其預期範圍的數據，或泄漏敏感字段等。因此，檢索治理必須在語義邊界運行，而非僅停留在存儲或API層。

傳統的RAG評估集中在回答是否正確，但在企業環境中，檢索失效多數發生於最終答案之前。有效的評估必須將檢索作為獨立子系統來測量，確保其在政策約束下運行，監控新鮮度飄移以及檢測檢索路徑引入的偏差。

總而言之，在向自主和決策支持系統邁進的過程中，將檢索視為基礎設施的必要性越來越明顯。認識到這一轉變的企業將更能負責任地擴展其AI，經受住監管審查，並在系統能力增強的同時維持信任。

Varun Raj是一位雲端和AI工程高管，專注於企業級雲端現代化、AI原生架構和大規模分佈式系統。