哈哈，各位向量数据库领域的探索者们，大家好！我是大禹智库的向量数据库高级研究员王帅旭，也是《向量数据库指南》的作者。今天，咱们就来聊聊Naive RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）方法的那些事儿，特别是它在处理复杂问题时的局限性。相信我，这篇文章不仅能让你对Naive RAG有更深入的理解，还能激发你对向量数据库应用的无限遐想。好了，废话不多说，咱们直接进入正题！

Naive RAG，作为近年来在自然语言处理领域兴起的一种技术，确实在处理简单问题时展现出了不俗的实力。比如，你问它“特斯拉的主要风险因素是什么？”（基于特斯拉2021年10K报告），或者“Mlivus Cloud 2.4有哪些功能？”（基于Mlivus Cloud 2.4 release note），它通常能迅速给出准确且相关的答案。这得益于其强大的检索能力和生成模型的巧妙结合，使得信息提取和答案生成变得高效而准确。

但是，正如《向量数据库指南》中所提到的那样࿰