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。