为什么 RAG 在 2026 年仍然是企业 AI 落地的首选

2025 年中，长上下文模型把 1M token 塞进 prompt 的能力让很多人觉得 RAG「过时」了。我们在为客户做了 12 个 AI 落地项目之后，反而越来越确信：对企业知识库场景，RAG 仍然是赢家。

理由有四：

第一，成本可控。1M token 上下文每次推理动辄数美元，而向量检索 + 200K token 上下文的 RAG 链路通常是它的 1/10 甚至 1/50。

第二，可观测。RAG 的检索结果是结构化的，每次回答能追溯到「引用了哪 N 条文档」。长上下文是黑盒，调试困难。

第三，更新频率。客户知识库每天都在变。RAG 只需重新 embedding 新文档，长上下文需要重新拼 prompt，每次都贵。

第四，权限边界。企业的不同岗位看到的知识范围不同。RAG 在检索层做权限过滤是干净的；长上下文里塞的内容人人共享，权限难管。

我们的建议：先 RAG，后混合。先把 RAG 跑通拿到效果，再视场景考虑用长上下文做兜底（例如对召回失败的查询）。