RAG的定位和未来 - 蝈蝈俊
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原文中文，约2200字，阅读约需6分钟。
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内容提要
到2025年，RAG技术经历了深刻的反思与演进，旨在弥补大模型固定知识与动态外部知识之间的差距。选择RAG、长上下文或文本检索需考虑成本、效果与可控性。未来，RAG将成为AI应用的核心数据基础设施，提供可追溯的答案，确保可信性与可控性。
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关键要点
- 到2025年，RAG技术经历了深刻反思与演进，旨在弥补大模型固定知识与动态外部知识之间的差距。
- RAG的本质是解决大模型有限的内部知识与动态外部知识之间的鸿沟。
- 选择RAG、长上下文或文本检索需考虑效果、成本与可控性。
- 长上下文适用于小规模资料，但计算成本高，可能导致模型表现下降。
- 文本检索基于关键词匹配，适用于固定术语，但牺牲了语义理解能力。
- RAG通过向量化理解语义，提供高效果和高可控性的解决方案。
- RAG并非在所有层面都“必须”，但它解决了如何以可控成本利用非结构化知识库的问题。
- RAG正演进为企业AI系统中的核心数据基础设施，成为AI应用的默认数据中间件。
- 未来的RAG将成为智能的数据协调中枢，自动决策执行路径以获得可靠答案。
- RAG的核心价值将是提供可审计的认知过程，确保信息的可信性与可控性。
- RAG的未来是一个智能、自治、可信的数据协调基础设施，将成为AI世界不可或缺的一部分。
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