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向量库已死、RAG永存：模型进步再次干死过时技术
向量库刚被捧上神坛，就被最新一代大模型一脚踹下。原因很简单：当模型上下文一口气拉到百万 token，召回和排序一次搞定，传统 RAG 架构里的向量检索瞬间成了“多余的中间商”。本文用实测数据告诉你，向量延迟、精度天花板和成本是如何被原生长上下文碾压的——以及，在“模型即检索”的新范式里，开发者该如何重写知识库代码。
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随着模型上下文长度的增加和知识库的扩展，传统的向量化方法在RAG中的应用逐渐暴露出其局限性。本文将深入探讨RAG技术的核心链路，分析向量化在其中的作用，并提出一种新的架构：将向量库降级为“语义路由器”，结合结构化的知识库，以解决语义相似性与答案相关性之间的矛盾，从而让生成的答案更加合理和精准。