LLM 与实时数据间的鸿沟：RAG 架构中的语义对齐与语料工程挑战

随着大语言模型（LLM）在搜索链路中的应用日益普及（如 DeepSeek、Perplexity 等），传统的倒排索引检索正在被向量检索（Vector Retrieval）所取代。对于架构师和数据工程师而言，这种转变带来了一个全新的技术命题：如何构建高效的 RAG（检索增强生成）系统，确保模型能够准确、实时地从海量非结构化数据中提取知识，而非产生幻觉。