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你的 RAG 系统在上线时运行良好。三个月后，它在三分之一的用户查询中自信地给出了错误答案——而你的追踪日志显示一切正常。检索器在抓取文档，模型在生成回复，整个流水线看起来健康运转。问题是不可见的：向量存储中的每个向量依然有相似度分数，但其中一半已经指向了不再存在的事实。

这就是语料库衰减。它不会抛出异常，不会触发告警，而是在后台悄无声息地积累。等你通过用户投诉或质量下滑察觉到时，你的向量存储已经变成了一个负担。

微调模型上线六个月后，监管机构问道："哪些训练样本来自已撤回同意的用户？"你翻开一张电子表格，搜遍 Slack 归档，最终靠标注批次邮件和一份自第一个冲刺后就未更新的 README 来重建历史。这是常态，而非例外。对 44 个主要指令微调数据集的审计发现，超过 70% 的许可证标记为"未指定"，许可证类别实际应用的错误率超过 50%。溯源问题是结构性的，而且总在你最承受不起的时候爆发。

本文讲的是在需要之前就建立微调数据溯源注册表——包括模式设计、驱动需求的审计场景，以及使其可操作而不变成额外负担的生产模式。