微信扫码
添加专属顾问
RAG技术:大模型时代的进化与未来 核心内容: 1. RAG技术不会被大模型取代,而是持续迭代升级 2. RAG技术在成本、实时性和领域适配上的独特优势 3. RAG技术的未来发展:成为智能系统的核心基础设施
“ RAG技术未来并不会被淘汰,只不过会随着技术的迭代而不断升级。”
关于RAG技术有很多不同的观点,有人认为RAG技术是大模型的阶段性解决方案,最终会被淘汰;但也有人认为RAG技术仍不能被替代,其作用依然无可代替;而还有观点认为RAG技术会随着大模型技术的迭代进行升级,更多的是会形成协同发展。
而从企业的角度来说,由于RAG技术未来的不确定性,因此有些人对RAG还存在各种各样的顾虑问题。
所以,我们今天就来讨论一下关于RAG在未来的发展形势。
RAG的未来会是什么样?
关于RAG技术会不会被淘汰的问题,作者认为应该不会被淘汰;但肯定会随着大模型技术的发展不断地迭代和演进。
下面我们就来详细梳理一下为什么RAG技术不会被淘汰。
首先,关于RAG技术被淘汰的原因无非就是说大模型的能力越来越强,参数越来越大,泛化能力越来越强,所以以后不再需要RAG这种外部增强工具。
但我们来思考一个问题,虽然大模型的能力会越来越强大,但其能力总是有限的,大模型总不可能真正成为一个无所不能的“神”,至少在可见的未来这种情况几乎不可能实现。
其次,目前模型主要采用的还是预训练的方式,虽然也有反馈学习等方式的出现;但大模型并没有真正学会自主学习,对实时数据依然无法进行处理,而这正是RAG发挥作用的地方。
再有,马克思所推崇的第一性原理,一切以物理规律为基础;大模型的能力增强,但其体积和存储空间也会不断增大;但我们知道物理存储是有极限的,不可能所有都行都能存储下来。
再者说,即使不考虑物理存储的问题,大模型完全依靠自身能力去存储所有数据;但这个成本怎么办?
对很多企业来说,训练和微调一次模型的成本是不可接受的;哪怕可以接受,有更便宜和方便的RAG技术,为什么不去选择RAG而是选择训练或微调?
训练和微调模型的成本不仅仅只包括资金成本,同时还包括技术成本和时间以及迭代成本。
比如说,训练或微调一个金融领域的模型,就只能应用于金融领域;但如果有需求需要处理法律领域的问题该怎么办?
这时又需要重新训练一个新的法律模型,虽然说微调和训练能让模型在特定领域上表现更好,但其缺点同样不可忽视。
而使用RAG技术就没有这方面的顾虑,只需要训练一个NLP任务的模型;然后处理金融领域就加载金融领域的数据,处理法律领域的问题,就加载法律领域的数据。
所以RAG具备模型训练所不具备的优势:
成本低
实时性好
领域适配灵活
而且从目前的RAG技术发展来看,RAG技术也经过了几次版本的迭代;从刚开始的纯文本检索的RAG技术,到现在的相似度检索,图结构存储,认知增强和分布式RAG等。
更多的还可以把RAG技术与其它领域的技术相结合,比如说智能体,通过智能体来实现RAG的自主检索的功能。
RAG不会消失,而是会进化为智能系统的核心基础设施。其价值不在于取代大模型,而在于构建可持续进化的认知体系。拒绝RAG的企业,将在AI落地深水区失去关键竞争力。
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2026-07-10
千万文档级 RAG 如何逼近零幻觉
2026-07-09
字节跳动开源AI Agent「上下文数据库」,2.6万星,比传统RAG好用太多了
2026-07-09
企业级 RAG 的知识分层:实体、关系、属性与规则如何落库
2026-07-09
大模型负责聪明,本体负责靠谱
2026-07-08
企业AI三件套:语义层、动力层、决策层——少一件都做不出AI原生
2026-07-08
拆解2.8万Star开源项目Cognee:如何基于知识图谱做RAG和Agent记忆
2026-07-07
顶级AI 检索服务商Exa ,如何用 Zilliz Cloud服务Agent 检索需求
2026-07-07
知识库分块不是越小越好——改了分块大小,准确率跳了18%
2026-04-27
2026-04-23
2026-05-27
2026-04-20
2026-04-12
2026-04-22
2026-05-14
2026-04-27
2026-04-30
2026-05-11
2026-07-04
2026-06-23
2026-06-23
2026-06-15
2026-06-10
2026-06-10
2026-05-20
2026-05-18
欢迎您使用【53AI 官方网站】(以下简称“本网站”或“我们”)。本《会员服务协议》(以下简称“本协议”)是您(以下简称“会员”或“用户”)与【深圳市博思协创网络科技有限公司】之间关于注册、登录及使用本网站会员服务所订立的法律协议。
在您注册或登录前,请务必审慎阅读、充分理解各条款内容,特别是免除或限制责任的条款、知识产权条款、争议解决条款等。此类条款将以加粗形式提示您注意。 当您通过微信公众号授权、手机验证码验证或其他方式成功登录本网站时,即视为您已完全理解并同意接受本协议的全部内容。
一、 定义
本网站:指由【深圳市博思协创网络科技有限公司】运营的,域名为【53ai.com】的网站及相关移动端页面。
会员服务:指本网站向注册会员提供的知识库文章查阅、内容检索及其他相关增值服务。
知识库内容:指本网站发布的包括但不限于文字、图表、数据、研究报告、行业分析等数字化内容资源。
二、 账号注册与登录
登录方式:本网站支持以下登录方式,您可根据实际情况选择:
微信公众号授权登录:您同意将您的微信OpenID信息授权给本网站,用于创建或关联会员账号。
手机验证码登录:您需提供真实有效的手机号码,并通过短信验证码完成身份验证与登录/注册。
账号安全:您的账号仅限您本人使用,禁止赠与、借用、租用、转让或售卖。因您保管不善导致的账号被盗、密码泄露等损失,由您自行承担。
实名认证:根据相关法律法规要求,我们可能要求您在特定功能下完成实名认证。如您拒绝提供,可能无法使用部分或全部服务。
未成年人保护:若您未满18周岁,请在法定监护人的陪同下阅读本协议,并在征得监护人同意后使用本服务。
三、 服务内容与规范
知识库查阅权限:会员登录后,有权按照其会员等级对应的权限范围,在线浏览、检索本网站知识库中的相关文章及内容。
服务变更:我们有权根据业务发展需要,调整、变更或终止部分服务内容,并将以网站公告、公众号消息等方式提前通知。
禁止行为:您在使用服务时不得实施以下行为:
利用技术手段批量爬取、下载、转存知识库内容;
将知识库内容用于商业目的或未经授权地向第三方传播;
干扰本网站正常运行或侵犯其他用户合法权益;
发布违法违规信息或从事违反公序良俗的活动。
四、 知识产权声明
权利归属:本网站知识库中的排版设计、软件代码等内容的知识产权均归【公司全称】或原权利人所有,受《中华人民共和国著作权法》等法律保护。
有限许可:本网站授予会员一项非独占、不可转让、不可转授权的普通许可,仅限于个人学习、研究之目的在线查阅知识库内容。
侵权追责:未经书面许可,任何单位或个人不得以任何形式复制、转载、摘编、镜像、汇编或以其他方式使用上述内容。一经发现,我们保留追究其法律责任的权利。
五、 个人信息保护
我们重视对您个人信息的保护。关于我们如何收集、使用、存储和保护您的个人信息,请单独阅读 《隐私政策》。
您通过微信公众号授权或手机号验证所提供的信息,我们将严格按照《个人信息保护法》的规定处理,仅用于身份识别、服务提供及安全验证等必要用途。
您可以随时通过网站设置或联系客服行使查阅、更正、删除个人信息及撤回授权同意的权利。
六、 免责声明
内容准确性:知识库内容仅供参考,不构成专业建议。我们不对其完整性、准确性、时效性作任何明示或暗示的保证,您应自行判断并承担使用风险。
不可抗力:因自然灾害、政策法规变化、网络故障、第三方平台接口异常(如微信接口维护、运营商短信通道故障)等不可抗力导致的服务中断或延迟,我们不承担违约责任。
第三方链接:本网站可能包含指向第三方网站的链接,该等网站的内容和服务不受我们控制,请您自行甄别风险。
七、 违约责任
如您违反本协议约定,我们有权视情节采取警告、限制功能、暂停服务、注销账号等措施,并保留要求赔偿损失的权利。
如因您的违约行为导致我们遭受行政处罚、第三方索赔或商誉损失,您应承担全部赔偿责任(包括但不限于罚款、赔偿金、律师费、公证费等)。
八、 法律适用与争议解决
本协议的订立、执行和解释均适用中华人民共和国大陆地区法律。
因本协议产生的或与本协议有关的任何争议,双方应友好协商解决;协商不成的,任何一方均可向【公司所在地】有管辖权的人民法院提起诉讼。
九、 其他
本协议构成双方就本服务达成的完整协议,取代此前任何口头或书面约定。
本协议任一条款被认定为无效或不可执行的,不影响其他条款的效力。
我们对本协议享有最终解释权,并在法律允许的范围内保留随时修改的权利。修改后的协议一经公布即生效,继续使用服务即视为同意修订内容。