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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。