RAG技术正成为企业知识库搭建的热门选择，但它的过渡属性已日益明显。随着大模型上下文窗口的指数级扩张，这项为解决记忆短板而生的技术或将面临淘汰。本文深度剖析RAG的先天缺陷，预测大模型进化路径，并给出避免技术锁死的3个关键策略，帮助企业把握AI落地的正确节奏。

如果你最近在做企业知识库，大概率绕不开一个词：RAG

无论是和做技术的朋友聊天，还是看行业方案，几乎所有人都在说用 RAG 搭知识库。但今天想跟大家聊个暴论 ——RAG 可能只是个过渡玩家，用不了多久就会被大模型的发展拍在沙滩上。

就像有朋友吐槽的：为了一盘醋，包了一顿饺子，RAG 本质上就是这样的存在。

一、RAG 的尴尬：为解决痛点而生，却自带一堆麻烦

为啥说 RAG 是为醋包饺子？核心原因很简单：它从出生就是个补丁技术。

大模型最开始的短板很明显 —— 记忆能力有限，没法记住企业里海量的内部文档、历史数据。

于是 RAG 应运而生：把文档切片、向量化、建索引，用户查询时再召回相关片段喂给模型，相当于给大模型装了个外挂记忆。

但这套流程用起来，麻烦可不少：

文档得切得够细，还得反复调试召回策略，不然模型容易答非所问；

要是公司文档更新频繁，索引得跟着重建，维护成本直线上升；

中间环节越多，bug 出现的概率越高，有时候调试半天还不如直接让员工翻文档。

最近和不少企业老板聊，大家都在吐槽这事：本来想省事儿，结果搭 RAG 的功夫，比整理文档还多。

其实这也不能怪 RAG 本身，它只是在大模型还不够强的时候，帮我们过渡的权宜之计。

二、Token 爆炸式增长，正在终结 RAG 的必要性

真正让 RAG 走向淘汰的，是大模型上下文窗口的爆发式增长 —— 这玩意儿完全遵循摩尔定律在进化。

你要问我什么是摩尔定律？

它的核心意思是：

集成电路上能容纳的晶体管数量，大约每两年就会翻一番。

换句话说，芯片的性能会越来越强，而成本会越来越低，而且这个趋势会持续很多年。

你可以把它理解成：

科技的战斗力每隔一段时间就自动升级一次。

咱们看一组触目惊心的数据：

2023 年初，大模型的上下文还只有几千个 Token，连一篇长文档都装不下；

2023 年中，就涨到了几万 Token，能勉强容纳一本小书；

2024 年，已经突破上百万 Token，足以吞下一家中小企业的全部知识库；

按照这个节奏，2026 年初，千万级甚至亿级 Token 的上下文窗口就要来了。

想象一下，当大模型能直接记住你公司所有的文档、数据、历史案例，不需要切片、不需要向量化、不需要召回。

你直接把全量信息丢给它，它就能精准回答问题。那时候，RAG 这些复杂的工程操作，不就成了多余的步骤？

就像当年我们用 U 盘传文件，现在直接云端同步；当年用 MP3 存歌，现在直接在线听。

不是 U 盘和 MP3 不好，而是技术进步让它们的过渡使命完成了。RAG 也是一样，它有自己的历史价值，但注定会被更强大的大模型能力替代。

三、给企业的 3 个务实建议：别在过渡技术上押注太重

当然，不是说现在就要立刻抛弃 RAG—— 毕竟现阶段它依然能解决不少实际问题。但我们做技术选型时，得有前瞻性，别把所有鸡蛋放在 RAG 这个篮子里。

这里给大家 3 个务实的建议，供参考：

1.保留切换方案，别把架构绑死

搭知识库时，尽量设计灵活的架构，预留好从 RAG 切换到大模型全量输入的接口。将来一旦大模型能力达标，就能快速迁移，不用推倒重来。

2.RAG 投入够用就好，别过度优化

没必要在 RAG 的调优上花太多精力，比如纠结怎么切分文档更合理、怎么提升召回率 0.1%。现阶段能满足业务需求就行，把更多资源投入到数据整理、业务理解上 —— 这些核心资产，不管技术怎么变都有用。

3.盯紧大模型进展，及时跟进技术迭代

让技术团队保持对大模型的关注，尤其是上下文窗口大小和 Token 调用成本这两个关键指标。一旦这两个指标达到临界点，比如千万级 Token 加低成本调用，就果断切换技术栈，别抱着 RAG 缝缝补补。

最后说句实在话

技术迭代的本质，就是用更简单的方式解决更复杂的问题。

当年我们觉得切片加向量化是知识库的最优解，就像 2026 年大家觉得 Skills 工程是新趋势一样 —— 都是特定阶段的最优选择。但我们不能迷信任何一项技术，得学会站在趋势上看问题。

RAG 的时代终会过去，但企业对知识库的需求只会越来越强烈。与其死磕过渡技术，不如把目光放长远，跟着大模型的发展节奏走。

如果你正在用 RAG 做企业知识库，或者在 AI 落地中遇到了类似的技术选型难题，欢迎在留言区分享你的经历 —— 咱们一起交流，少走弯路。