每隔几个月，人工智能领域就会经历类似的模式。一个具有更大上下文窗口的新模型问世，社交媒体上便会充斥着“RAG 已死”的宣言。Meta 最近的突破再次引发了这场讨论——Llama 4 Scout 惊人的 1000 万（理论上）token 上下文窗口代表着一次真正的飞跃。
RAG 的初衷
为什么我们仍然需要 RAG（并且永远需要）
警惕错误的二分法
知识库
RAG 作者：RAG 已死，RAG 万岁！
RAG技术如何抵御新模型挑战，持续在AI领域占有一席之地。 核心内容： 1. RAG技术的初衷与目标：结合参数化和非参数化记忆 2. RAG如何解决生成式语言模型的固有缺陷 3. 尽管新模型不断涌现，RAG在人工智能领域的必要性依然存在
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