四川
2025年，检索增强生成（RAG）技术始终笼罩在“临时性方案”“将被替代”的争议中。
一边是AI Agents成为大模型应用的绝对焦点，分流了行业对RAG的关注度；另一边是企业级AI落地进入深水区，中大型组织对RAG的投入反而愈发深入系统化。
协同成为主流范式
行业逐渐形成共识，核心命题并非“取代”，而是“协同”。
据Anthropic 2025年Q4技术报告显示，采用该协同模式的企业，问答准确率平均提升37%，成本降低62%。
“两难权衡”到“精准组装”
目前融合两者优势的混合架构成为主流，据Gartner 2025年AI技术成熟度曲线报告，采用混合架构的RAG系统在复杂问答场景的落地率已从2024年的18%提升至45%。
随着AI Agent的蓬勃发展，RAG正从“问答知识库”向“Agent数据基座”演进。
与传统ETL处理结构化数据不同，RAG的注入管道以LLM为核心，在转换阶段完成树状结构生成、知识图谱抽取等语义增强操作。
微软2025年企业AI架构实践案例显示，搭建标准化注入管道后，企业非结构化数据的AI利用率从23%提升至68%。
这意味着RAG已成为企业AI中台的核心基石，为所有AI应用提供唯一可信、实时更新的知识来源。
多模态RAG蓄势待发，工程化瓶颈待突破
2025年多模态RAG虽未实现大规模产品化，但技术价值已得到验证。
目前行业主要通过向量量化、Token剪枝等技术压缩成本，Google DeepMind已推出支持自适应Token剪枝的多模态嵌入模型原型，预计2026年将有成熟产品落地。
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