Granite LLMON与传统RAG对比：何时值得迁移

从安全、改造成本、模型兼容和业务收益对比LLMON与传统RAG，帮助团队判断是否值得试点。

迁移决策先看问题是否真实存在

并非所有RAG都需要更换上下文格式。若系统只做短文档问答、没有工具执行、资料来源可信且已有稳定引用，LLMON带来的收益可能不足以覆盖模型替换和数据转换成本。相反，若Agent读取外部网页、邮件、工单和工具返回，并能执行操作，指令与数据混淆就是实际风险。先从日志中统计提示注入、错误引用、过期上下文干扰和格式解析失败，而不是因为新技术出现就立即重构。

四个维度进行对比

安全上，传统RAG依赖提示约定和应用过滤，LLMON让模型在训练中学习指令与数据分离；兼容性上，传统JSON几乎支持所有模型，LLMON预览目前绑定特定Granite模型；工程上，传统方案无需转换，但复杂上下文容易堆叠，LLMON需要转换器和标签设计；能力上，LLMON官方结果显示一般能力接近对应Instruct模型，但仍需在中文、行业术语和长链工具任务中自行验证。

低风险试点方案

选择一个只读知识库，不改变原数据库和检索索引。查询后保留相同Top-K文档，一路使用原提示，一路转换为LLMON，输出都不直接给用户。测试集包含正确资料、冲突资料、过期资料和带恶意指令资料，比较回答准确、引用一致、拒绝、延迟和Token成本。若结构化方案只在攻击样本上改善但正常问题明显退化，应调整标签和训练，而不是直接上线。

迁移架构建议

把业务数据仍保存为原有JSON或数据库记录，在模型适配层完成LLMON转换，避免核心存储被实验格式绑定。为每个标签和执行关系建立版本，日志保存转换前摘要、转换版本、模型版本和结果。工具调用继续经过独立权限服务，LLMON只负责帮助模型理解，不承担最终授权。这样即使未来更换模型或格式，也只需替换适配层，不会形成新的技术孤岛。

什么结果才值得继续

建议设定明确门槛：注入成功率显著下降，正常任务正确率不低于基线，P95延迟和Token成本在预算内，工程团队能定位失败原因。达到门槛后先扩展到客服知识检索，再到只读业务工具，最后才考虑可写操作。若没有改善，应保留测试资产并停止迁移。技术选型的目标不是追逐格式，而是让上下文边界更明确、权限更可控、事故更容易发现和回滚。