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RAG 会被淘汰吗？从“大上下文”到 GraphRAG、检索感知训练与 KBLaM 的 2025 路线图 Is RAG obsolete? 2025 roadmap from “long context” to GraphRAG, Retrieval‑Aware Training and KBLaM ¿Está obsoleto RAG? Hoja de ruta 2025: del “contexto largo” a GraphRAG, Entrenamiento Consciente de Recuperación y KBLaM

发表于 2025-09-04 Published on 2025-09-04 Publicado el 2025-09-04

RAG 不会被淘汰，被淘汰的是“天真向量检索 + 生搬硬塞上下文”。本文给出 2025 年 RAG 五件套、评测维度、选型矩阵与 KBLaM 落地范式。 RAG isn’t dying—naïve vector RAG with context dumping is. This updated 2025 guide explains why long context can’t replace RAG, how to modernize RAG with GraphRAG and Retrieval‑Aware Training, and how to land it with KBLaM in real systems. RAG no muere—lo que muere es el RAG ingenuo de volcar todo al prompt. Esta guía 2025 explica por qué el contexto largo no reemplaza a RAG, cómo modernizarlo con GraphRAG y entrenamiento consciente de recuperación, y cómo aterrizarlo con KBLaM en sistemas reales.

KBLAM 项目总结与展望 KBLaM Project Summary and Outlook Resumen y perspectivas del proyecto KBLaM

发表于 2025-09-03 Published on 2025-09-03 Publicado el 2025-09-03

回顾 KBLaM 理论与实验，总结国产服务器部署经验，制定未来训练计划，探讨中文化与改进方向。 A review of KBLaM theory and experiments, lessons from deploying on indigenous servers, a concrete training plan, and thoughts on Chinese localization and future improvements. Revisión de la teoría y los experimentos de KBLaM, lecciones de un despliegue en servidores nacionales, un plan de entrenamiento concreto y una propuesta de localización al chino con mejoras futuras.