百万上下文仍未取代RAG的核心地位

每次基础模型能力升级，总有人断言：RAG（检索增强生成）技术即将被淘汰。

然而事实是，截至目前，这类预测从未成真。

以今年2月为例，首批百万上下文长度模型亮相时，就有声音称KV缓存将取代RAG。

随后大模型Agent热度持续上升，又有人讨论十年内以嵌入为核心的RAG将走到尽头。

十年跨度过长，当下确实难以定论。

不过，关于RAG在未来产业中的定位，业内已有许多积极布局：

产业层面，英伟达等巨头亲自下场，挖掘RAG的真正价值。

学术前沿，Agent与RAG的融合，正成为越来越多研究者关注的热点。

为什么会出现这一趋势？

当大模型从实验室走向工厂车间、企业办公楼、教育课堂、金融后台、数据中心机房时，它真正需要的远不止语言理解与生成能力——它必须能“读懂”企业海量且持续更新的数据资产。

训练本身昂贵且缓慢，大模型难以频繁更新，但企业的知识和数据却日新月异。

RAG恰好扮演了连接企业数据与大模型的数据枢纽角色。而将数据接入AI，正是大模型时代最核心的命题——

它让大模型能实时获取最新、最贴合业务场景的知识，使AI真正成为能干实事、有头脑的行业助手。

换个角度看，RAG正在为各行各业的大模型落地铺平道路。

接下来，我们看看教育、制造、金融三个行业的实践者，他们如何将RAG落地。

教育业，需要灵活敏捷的知识迭代

先说教育行业。这一领域最大的特点是知识更新迭代需求极为迫切。

常见场景是：教研资料、题库、学科内容频繁变动，仅靠训练底层模型根本跟不上教学信息更新的节奏。而且学生提问范围广、表述不标准，传统关键词检索方案完全行不通。

此时，RAG成为低成本、高灵活性、缓解大模型幻觉问题的最佳选择。

因此，行业通用做法是利用RAG开发框架打造智能助手，将海量课程、试题资源的数据价值充分发挥，快速准确回答学生提问，提升在线教学效果，同时降低人力成本。

有一家教企最初尝试了开源RAG方案，但效果不佳，搭建过程也相当烦琐。

后来在腾讯云团队协助下，该教企基于腾讯云向量数据库优化了RAG方案，最终在复杂、多样、动态的知识库中实现了高效检索。

过程中一个处理“QA对”数据的难题让工程师印象深刻：

起初语义分析效果不好，经常将多个QA对拆解开，导致问A问题却得到B答案。

后来与腾讯云团队共同讨论出解决方案：通过定制化逻辑修正文本拆分偏差，最终获得精准检索结果。

这使得教企无需频繁更新大模型本身，就能让大模型实时获取最新教研资料，向用户提供可信、更新及时的答案。

看到大量客户有RAG应用开发需求，腾讯云向量数据库还推出了AI套件功能：一站式文档检索解决方案，用户可直接上传原始文档，几分钟内快速构建专属知识库，极大提升了知识接入效率。

合作中，客户对腾讯云技术支持的快速响应和产品迭代能力评价极高，体现了其技术实力与灵活性。

过去可能需要几十分钟甚至更长的查询时间，如今只需秒级响应。

在教育场景里，RAG与向量数据库的结合，不仅提升了检索效率，更让企业积累的教育资源释放了价值，为学生和老师带来了更高质量的智能化学习体验。

制造业，需要标准化实现流程提效与人才培养

相比教育行业，制造业要复杂得多。

这里有数量庞大的技术标准、设计资料、工程图纸，以及各种文档格式和数据来源——电子档、扫描件、表格、图片、CAD文档……

这些文档往往分散在各个系统、部门和节点，查找、核对和更新的成本都很高。工程师培养周期长达3-5年，技术标准又不断迭代，一旦生产出现问题，要快速定位解决方案，简直就是“大海捞针”。

RAG能帮助大模型整合行业知识，但首先要解决电器行业文档多、内容复杂、图文表混排的问题。光有向量数据库和开发接口还不够，还需要整合端到端的产品和服务。

腾讯云大模型知识引擎，是一个基于大语言模型的知识应用开发平台，提供知识问答、知识总结等应用模板和原子能力，帮助企业低门槛构建企业级知识服务。它能让大模型回答常规问题，但若要服务垂直专业领域，单纯靠它来保证知识深度和时效性可能不够。

腾讯云大模型知识引擎帮助万榕信息打造了一个系统，让工程师能从原始文档中快速获取标准和最佳实践。过去要花半天翻阅标准合同、设计资料，现在几分钟就能定位信息；碰到南网高海拔产品设计标准、断路器事故处理这类棘手问题，AI助手会根据RAG动态检索企业内部知识库，归纳处理意见，并生成报告初稿。

以前这个流程高度依赖资深工程师的个人经验，如今RAG让知识可以系统化传承、动态更新和快速分享。这不仅将新人工程师的上手周期从1.5年缩短到6-8个月，还直接提升了整体工作效率——在人员不变的情况下，目标是提高40%。

RAG在制造业带来的，是效率、成本和人才培育模式的全方位变革。

金融业，要提效、要敏捷，但更重要的是安全！

金融科技是一个极其看重合规、安全和隐私的行业。

招商证券作为金融行业龙头企业，正在全面拥抱AI，自上而下推进数字化转型。他们将“AI编程助手”作为AI技术应用的重要切入点，主要原因是：

• 技术成熟度：AI编程这一场景足够成熟，能解决研发人员日常开发中的效率问题。

• 明确的业务价值：AI工具的引入能快速带来效率提升，收益明显且可量化。

在这种背景下，简单的RAG方案远远不够，需要大模型、产品、基础设施等全面整合，提供私有化部署方案。

腾讯云AI代码助手提供了产品基础能力和开放式架构，为招商证券打造了智能化的金融科技研发工具。

腾讯云基于内部经验开发AI代码助手，通过插件形式解决开发痛点，为企业和团队提供效率提升的解决方案，同时注重灵活部署和行业需求适配。

依托腾讯云的技术方案，招商证券实现了工具集成、数据安全和隐私保护，解决了金融业在AI应用落地中“好用不好管”的难题，让AI代码助手切实提升了研发效率，满足了日益增长的业务和监管要求。

双方的合作甚至深入到产品之外：在推广AI代码助手的过程中，招商证券和腾讯云都面临了技术变革和习惯转型的挑战。

参考腾讯云内部推广AI代码助手的经验，招商证券的推广分两个阶段：第一阶段通过主动推广取得初步成效；第二阶段打造体系化的推广运营机制，让开发者自发接受并使用AI工具。

目前，招商证券已有超过一千名开发人员使用AI代码助手，日活跃人数达到300，代码采纳率接近20%。

招商证券希望AI代码助手能扩展到更多垂直领域，比如量化交易、模型定价、分析师等业务人员，覆盖更广泛的代码应用场景。

为什么是腾讯云？

其实，上述三个案例均来自AICon全球人工智能大会《Techo Day-RAG应用与实践》专场。各行业技术大咖在现场交流分享了探索RAG解决大模型幻觉的创新策略和实战经验。

我们注意到，这些行业成功案例背后，都有同一个身影——腾讯云。

比如前面那家教企，业务初期尝试开源方案未成功，转而与腾讯云团队合作解决了语义分析中问题拆分错误等难题。

但为什么是腾讯云？

为了回答这个问题，我们也请到了腾讯云数据库副总经理罗云分享他的看法：

一是长期技术积累和内部验证。

腾讯云向量数据库在腾讯内部已广泛使用，包括腾讯视频的版权与合规检索这类严苛场景，早已成熟运转。

从2019年开始持续研发，为满足深度神经网络和向量检索融合的业务需求，腾讯云不断打磨向量数据库，并在实践中推动了存储与计算分离架构的落地。

这些技术和经验，让腾讯云在面对多样化、复杂化的客户需求时，能够快速响应、持续改进。

二是丰富的服务生态与快速迭代能力。

那家教企在实现车辆安全相关QA问题时，需要定制化处理拆分逻辑——腾讯云团队快速介入、灵活解决。

万榕信息需要处理从标准文档到扫描件的多模态数据，腾讯云知识引擎也能给出针对性方案。

对于招商证券这种高度合规与高定制的场景，腾讯云则提供了从基础数据库、到私有化部署与产品级能力的一整套方案。

总结而言，稳定性和灵活性并存的RAG能力，在大模型加速落地的关键阶段，尤为可贵。

未来，随着产业对AI要求的不断升级，RAG本身也会持续演进。技术创新将进一步提高检索效率、提升多模态数据处理能力、降低用户使用门槛；更多场景将在RAG的赋能下实现智能化转型。

因此，现在断言RAG过时，还为时过早。RAG不仅不会消亡，反而会随着大模型技术的深度落地，变得越来越重要。

在下一阶段的AI竞争中，谁能把大模型“用起来”、让数据“用得其所”、让业务“跑得更快”，谁就能在产业智能的浪潮中占得先机。

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