RAG不是银弹，也从没指望当主角。去年看过太多团队折腾长上下文，结果在合同审查里翻车——信息堆得越多，关键条款越容易漏。反倒是老老实实用TreeRAG做分层检索的那几家，把产品手册和工单数据串起来后，客服响应准确率稳了。技术哪有颠覆式替代，都是在具体场景里磨出来的
从 RAG 到 Context：2025 年 RAG 技术年终总结
InfiniFlow
AI为你总结
问AI2025年，检索增强生成（RAG）技术在企业级AI应用中经历了深刻的反思和演进，尽管面临质疑和AI Agents的分流，但其作为数据基础设施的核心地位并未动摇。RAG技术通过引入长上下文和结构化语义增强，不断改进其架构，以适应复杂查询和多模态数据的需求。同时，RAG技术在AI Agent时代演进为上下文引擎（Context Engine），成为支撑所有上下文组装需求的统一数据底座。展望未来，RAG技术将从特定模式升维为以智能检索为核心的上下文引擎，成为企业智能化基础设施的关键组件。
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