RAG 陷入瓶颈？探索 AI 知识库构建的替代方案与智能体演进

检索增强生成（RAG）虽是当前构建 AI 知识库的主流技术，但近期社区中关于其实现复杂度高、回答效果不稳定的质疑声不断。随着大模型上下文窗口的显著增加以及智能体技术的成熟，开发者开始重新思考知识库的最优架构。本文讨论了在 RAG 之外，利用长上下文记忆、模型微调以及基于推理的 Agent 搜索模式等新路径。对于关注 AI 应用落地的从业者而言，单一依赖 RAG 的策略正在失效，向混合架构与深度推理演进已成为行业共识。