RAG 范式转向：知识编译为 Harness 补上下文
文章讨论传统 RAG 四重困境，指出 Search Harness 与 Grep 构成强基线，但大规模数据下探索与 Token 成本高；知识编译把理解移到索引时，为 Agent 提供高密度可追溯上下文。
要点
- PwC 研究发现，Agent 同时配备向量搜索与 Grep 时，Grep 常提供更高准确率。
- Harness+Grep 是强基线，但数据规模扩大后迭代次数线性增长、Token 消耗高。
- 知识编译把部分理解从查询时移到索引时，减少每次查询的冷启动。
- Pinecone Nexus 基准中，金融分析任务 Token 从 280 万降至 4000。
- RAGFlow 证据链叶节点命中可省 90% 以上 Token，未命中仅损失约 2%。
阅读原文这里是中文要点整理，数字与细节以原文为准。
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