长上下文窗口、Agent崛起，RAG已死？
长上下文窗口、Agent崛起，RAG已死？在技术飞速更新迭代的今天，每隔一段时间就会出现「XX 已死」的论调。「搜索已死」、「Prompt 已死」的余音未散，如今矛头又直指 RAG。
来自主题: AI资讯
7191 点击 2025-10-20 15:03
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在技术飞速更新迭代的今天，每隔一段时间就会出现「XX 已死」的论调。「搜索已死」、「Prompt 已死」的余音未散，如今矛头又直指 RAG。
每隔一阵子，总有人宣告“RAG已死”：上下文越来越长、端到端多模态模型越来越强，好像不再需要检索与证据拼装。但真正落地到复杂文档与可溯源场景，你会发现死掉的只是“只切文本的旧RAG”。
一家仅成立9个月的新公司——奇妙拉比MarveLab，在2025年8月推出的首款AI潮玩RAGUS&WHITE，凭借超过5000单的预售成绩，超200万的首发营收，迅速成为行业内的讨论热点。
智能体开发平台3.0（ADP3.0）面向全球上线，腾讯优图实验室的关键智能体技术也将持续开源。据说，这次新版本打磨了3个月，完成近600个功能上线，从RAG能力到Workflow，从Multi-Agent协同到应用评测，再到插件生态，看样子是把所有模块都更新了一遍。
图检索增强生成（GraphRAG）已成为大模型解决复杂领域知识问答的重要解决方案之一。然而，当前学界和开源界的方案都面临着三大关键痛点： 开销巨大：通过 LLM 构建图谱及社区，Token 消耗大，耗
在检索增强生成（RAG）飞速发展的当下，研究者们面临的最大困境并非「生成」，而是「稳定」。
在当前由大语言模型（LLM）驱动的技术范式中，检索增强生成（RAG）已成为提升模型知识能力与缓解「幻觉」的核心技术。然而，现有 RAG 系统在面对需多步逻辑推理任务时仍存在显著局限，具体挑战如下：
Meta超级智能实验室的首篇论文，来了—— 提出了一个名为REFRAG的高效解码框架，重新定义了RAG（检索增强生成），最高可将首字生成延迟（TTFT）加速30倍。
经历了前段时间的鸡飞狗跳，扎克伯格的投资似乎终于初见成效。
最近，工业界“RAG已死”甚嚣尘上。过去几年，AI领域的主旋律是“规模定律”（Scaling Law），即更大的模型、更多的数据会带来更好的性能。即便偶然有瑕疵，也认为只是工程上的不足，并非数学上的不可能。