RAG 应用的问题不在模型：分块、检索与评估闭环开发指南

文章指出 RAG 答错时模型往往是最后才该排查的环节，常见原因在更早的流水线：文档解析差、分块位置错误、正确段落未被检索到、或向用户展示了不该看的内容。作者引用 Barnett 等人对研究、教育和生物医学三个 RAG 案例的研究，列出七个失败点，并提出以 golden 问题集为起点、每次只改一个阶段、分别评估检索与答案、用分数卡住发布的闭环方法，附分块、pgvector 索引、混合检索和评估 harness 的代码。

AI推荐理由 系统梳理 RAG 失败点（解析、分块、检索、上下文注入、权限），引用 Barnett 等三项案例研究归纳的七个失败点，并给出分块、pgvector 索引、混合检索与评估 harness 的代码步骤，对开发者有实操价值；但属教程综述，无新模型或新数据。