这两年只要模型上下文一变长，市场上就会周期性出现一种说法：RAG 要死了。现在上下文都到 1M 甚至更高了，文档直接全塞进去不就行了吗？这个说法听起来很顺，但工程上其实站不住。我的判断是：超长上下文会改变知识接入层的设计，但不会替代 RAG，它真正改变的是“接入成本曲线”而不是“信息检索的基本规律”。 这不是抬杠，而是很多团队正在真实面对的架构问题…

一提到企业知识库问答，很多团队第一反应就是“上 RAG”。但真正做起来后，效果常常不如预期：回答不稳定、引用不准确、召回内容杂乱、用户越用越不信任。问题并不在于 RAG 这个方向错了，而在于很多系统把它做成了“检索一段文本，再让模型拼一下”的简单流程。本文想讲清楚，企业级 RAG 到底应该怎样设计，才能真正成为可用产品。一、RAG 的本质不是补知识…

从 0 到 1 理解 RAG：大模型检索增强生成的架构、流程与落地实践 过去两年，大模型能力快速提升，但真正进入业务场景后，团队很快会发现一个现实问题：模型会说，但不一定说得准。它能写代码、总结文档、回答问题，却常常在涉及企业私有知识、实时信息和高准确性场景时出现“看起来合理、实际上错误”的回答，也就是常说的“幻觉”。 RAG，Retrieval-…