搜索和 RAG 有什么不同？
搜索负责找资料；RAG 在回答前把找到的资料交给 AI，让它依据资料回答。资料没找到或本身错了，回答仍可能错。
搜索负责找资料；RAG 在回答前把找到的资料交给 AI，让它依据资料回答。资料没找到或本身错了，回答仍可能错。
举个例子
先搜出三篇使用说明，再请 AI 根据三篇说明回答你的问题。
来源与延伸资料
接下来，你可能想知道
我有自己的资料，怎样让 AI 根据它们回答？ →
这类做法常叫 RAG：先从你的资料里找出相关内容，再让 AI 参考这些内容回答。比如把产品说明、常见问题放在一起，别人提问时，它先找资料再作答。它适合资料多、经常更新，或者回答必须有出处的情况。资料少时，先直接把文件交给支持读文件的 AI 工具试用；需要长期给多人用，再考虑让 Codex 帮你做可搜索的资料问答。AI 仍可能答错，重要答案要能点回原文核对。
AI 给了答案，还要看来源吗？ →
要。答案是 AI 的整理，来源才是你检查它有没有讲错的地方。尤其数字、法律、医疗和产品规则，要看原文及发布日期。
只有几份资料，要不要先搭一个 RAG？ →
先试最简单的一步：把允许分享的文件交给支持读文件的 AI 工具，问一个你知道答案的问题，看看它能否指出依据。几份文件、只给自己用，通常先这样试就够了。资料很多、经常更新，还要让其他人反复提问时，再考虑做可搜索的资料问答。选哪种做法，也要看文件是否适合上传到所用工具。
