知识库搭建怎么选： LLM Wiki vs RAG

【1】RAG场景
先说公道话：RAG 没做错什么。切块、向量化、检索、拼接，一万份 PDF 丢进去就能查，答案还能引原文——企业法务的刚需。所以企业知识库的默认答案一直是它。但换个场景就很亏：你上周刚研究明白的问题，这周再问，它再翻一遍，你的提问没有让它变聪明一丝一毫。个人要的「留得下」，它不管。那 Wiki 派的最强论据是什么？

【2】LLMWiki知识会复利的编译器
正方的核心论据是一个类比：RAG 是解释器模式，每次查询现场翻译，结果不保留；LLM Wiki 是编译器模式，资料入库时就把活干完——提炼概念、写摘要、建链接。新资料进来还会「生长」：一份资料编译下来触及 10-15 个已有页面，新旧矛盾明着标出来。实测录 2 篇文章，产出 8 个互联页面，还拼出一张八维对比表——这种跨文档综合，检索式方案做不出来。听起来全是好处？反方有两记重拳。

【3】汇总成一张表解决选择困难
我把怎么决策压成一张表：工单库、价格政策、合同法务——海量、多变、要原文，用 RAG；长期跟踪一个领域、资料是自己精选的、想让矛盾明着暴露——用 LLM Wiki。懒得查表就问三个问题：资料是精选还是海量？多久变一次？要原文还是要理解？偏向一致答案就定了。它俩是分工，谈不上谁取代谁。想动手搭一个 Wiki 版的，下一篇实操已备好。