RAG是不是最好的？

随着模型能力的飞速进化，纯粹的 RAG（检索增强生成）路线是否仍是最优解，值得深思。或许不必过度依赖预先的结构化信息。更灵活的方式是让模型像查看地图一样，先对知识领域进行全局探索，初步规划出一条可能并非最优但可行的路径。在“行走”与交互的过程中，模型可以持续进行纠偏、学习和验证，并动态调整路线。最终，它能将这种从实践中学到的最优路径总结、固化下来，形成更智能、更高效的解决方案，并以此赋能其他应用与用户。