Decision Guide：RAG vs Direct Database Query（RAG vs 直接数据库查询）

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这是企业 AI 项目中非常关键的决策。

RAG 擅长

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）擅长非结构化知识：

• Policy（政策制度）
• Manual（产品手册）
• PDF（PDF 文档）
• Documentation（技术文档）
• Knowledge Article（知识库文章）
• Long-form Text（长文本）

例如：

公司差旅政策允许报销哪些费用？

适合 RAG。

Database Query 擅长

数据库查询（Database Query）擅长精确结构化数据：

• Balance（余额）
• Order Status（订单状态）
• Revenue（收入）
• Inventory（库存）
• Account State（账户状态）

例如：

订单 12345 当前是什么状态？

更适合 API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）/ Database Query。

Incorrect Pattern（错误模式）

不要把数据库每一行：

Order ID（订单号）
Customer（客户）
Amount（金额）
Status（状态）

全部转成 Embedding（向量化），再通过 RAG 查询精确业务状态。

Hybrid Pattern（混合模式）

很多系统实际上应该：

User Question（用户问题）
↓
Intent Classification（意图分类）
├─ Knowledge Question（知识型问题）→ RAG
└─ Transactional Question（事务型问题）→ API / SQL

Decision Rule（决策规则）

Need semantic understanding of documents?（需要理解文档语义）
→ RAG

Need exact current value?（需要精确当前值）
→ Database / API

Need both?（两者都需要）
→ Hybrid（混合模式）

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Related Topics（关联知识）

• Engineering Knowledge Map（工程知识地图）
• RAG Fundamentals（RAG 基础）
• Enterprise RAG Architecture（企业级 RAG 架构）
• Database Fundamentals（数据库基础）
• RAG Readiness Checklist（RAG 就绪检查清单）
• Glossary（中英文术语表）