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在2025年,RAG(检索增强生成)技术成为AI应用的热门路径,广泛用于企业知识库问答、智能客服等场景。尽管RAG通过引入外部知识库提升了回答准确性,但它仅是过渡性工具,无法实现真正的理解与推理。文章指出,RAG存在硬边界:它只能“贴答案”而无法理解语义,缺乏上下文穿透能力,且输出常逻辑混乱。作者认为,真正的智能系统应将知识内化为模型的一部分,而非依赖外挂知识库。未来可能的解法包括知识内化微调和多跳推理架构优化。RAG虽解决了部分工程问题,但被过度推崇为“终极方案”,实际只是通往认知智能的临时工具。真正的AI时代仍在前方,未来模型将像人类一样从经验中提取规则,构建知识逻辑体系。

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