RAG 学到最后，我真正学会的不是“检索”，而是让系统知道自己缺什么

作者在 LangGraph 与 Milvus 上实现了完整的 RAG 设计与评估流程，演示如何判断是否需要检索、评估资料充分性、联网兜底并避免无限循环。入场需掌握 LangGraph 编排、向量检索与 LLM Prompt，代码可直接复制。成本主要来自向量存储与模型调用，首次运行可在数小时内完成。风险包括检索误判导致答案错误、联网信息不可信、循环调用导致资源浪费。