独立RAG知识问答客服产品为何注定被淘汰

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kevin_Luan/article/details/146644073

近年来，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术因其在知识问答领域的表现而备受关注。它通过结合信息检索和生成式AI，能够从海量数据中提取信息并生成自然语言回答。然而，我认为RAG知识问答客服产品可能没有太大的未来——不是因为它没有价值，而是因为这项能力对大模型厂商来说太过容易实现，就像OpenAI在其产品中轻松加入文件搜索功能一样。以下是我的分析。

1. RAG的核心能力已被大模型“内化”

RAG的亮点在于通过检索外部知识库弥补生成模型的知识盲区，从而提升回答的准确性。然而，随着大模型技术的飞速发展，这种“检索+生成”的能力正被大模型厂商轻松整合到核心功能中。例如，OpenAI的ChatGPT已经支持文件搜索和实时数据处理，用户只需上传文档或输入需求，模型就能直接生成精准回答。这种内置的“RAG-like”能力让独立RAG产品的存在显得多余——大模型已经可以一站式解决问题。

2. 大模型厂商的资源优势无可匹敌

开发一个独立的RAG知识问答客服产品需要投入大量资源，包括构建高效的检索系统、优化知识库和调优生成模型。而像OpenAI、xAI这样的大模型厂商，不仅拥有顶尖的技术团队和海量训练数据，还能通过云服务将这些能力快速推向市场。相比之下，专注于RAG的中小型公司很难在技术深度和生态整合上与这些巨头竞争。用户更倾向于选择成熟的大模型服务，而不是分散投资于单一功能的RAG产品。

3. 用户需求偏向“一揽子”解决方案

在客服场景中，用户不仅需要知识问答，还希望产品能提供多渠道支持、情感化交互和个性化体验。独立的RAG产品虽然在问答准确性上有优势，但功能单一，难以满足这些多样化需求。而大模型厂商提供的解决方案早已超越单纯的问答能力。例如，Grok 3不仅能回答问题，还能生成创意内容、分析用户意图，甚至处理复杂的多轮对话。这种全能性让RAG产品在市场竞争中逐渐失去立足之地。

4. RAG的“独立性”成了劣势

RAG问答的核心逻辑是将检索和生成分开处理，这种设计在早期AI发展阶段确实弥补了大模型的短板。但如今，大模型的推理能力和知识储备已经足够强大，厂商完全可以通过内部优化实现类似RAG的效果，而无需依赖外部模块。例如，OpenAI通过对模型的微调和数据增强，让其直接具备了文件解析和知识提取的能力。RAG的独立性反而成了技术冗余的象征，难以与大模型的集成化趋势抗衡。

5. 知识问答上下文能力

更重要的是 OpenAI 的 Response AI 天然具备将上下文对话理解能力和知识库关联起来进行回答，这种能力是自研 RAG 知识问答系统所不具备的，在Response API + FileSearch 没有出现之前，小编亲自操刀从零搭建一个一套 RAG 知识问答系统，并在企业内部进行使用，在这之前我尝试将用户对话上下文添加到知识问答检索中，经验证在开启上下文能力后，知识问答效果不及一问一答效果更好，目前大模型厂商提供了 FileSearch 能力后，完全不需要从零搭建 RAG 知识文档系统了，即便是专业的 AI 客服问答效果也未能超越 FileSearch 能力。

6. 市场竞争的残酷现实

从商业角度看，RAG知识问答客服产品的生存空间正在被大模型厂商挤压。巨头们不仅技术领先，还能通过低成本订阅模式迅速占领市场。试想一下，当一个企业可以用OpenAI的API以极低的成本实现RAG级别的问答功能时，为什么还要为一个独立的RAG产品买单？这种不对称的竞争格局注定了RAG产品很难成长为独立的市场力量。

结语：RAG的未来被大模型“吞噬”

RAG知识问答技术的价值毋庸置疑，但它的未来可能并不属于独立的客服产品，而是会被大模型厂商轻松吸收并内化为标配功能。正如OpenAI的文件搜索和上下文能力所展示的，RAG的核心优势正在被大模型的全面进化所取代。对于企业用户来说，直接使用大模型厂商提供的服务不仅更高效，还能享受技术迭代带来的红利。RAG或许曾在AI发展的舞台上闪耀，但它的光芒终将被大模型的光环所覆盖。

小编基于 OpenAI 通过几行代码轻松实现超强的RAG知识问答能力的示例。

完整代码地址：

https://github.com/kevinLuan/openai-responses-example

文件搜索(实现 RAG 知识问答)

通过 Responses FileSearch API + 向量化存储 +  知识文档 = RAG 知识文档，天然支持上下文能力。
例如：
    将最近几天济南天气情况的数据文件作为知识库上传到 OpenAI，并作为RAG知识问答。
    file：/resources/data.json

问题：请告诉我03-06至03月12日这几天哪天最热和最冷，以及平均温度时多少？
在2025年3月6日至3月12日之间，最热的一天是3月10日，最高气温为18.1°C，最冷的一天是3月8日，最低气温为7.8°C。

这几天的平均温度计算如下：

- 3月6日：平均气温为 (15.3 + 8.1) / 2 = 11.7°C
  - 3月7日：平均气温为 (16.0 + 9.2) / 2 = 12.6°C
  - 3月8日：平均气温为 (14.5 + 7.8) / 2 = 11.15°C
  - 3月9日：平均气温为 (17.2 + 10.5) / 2 = 13.85°C
  - 3月10日：平均气温为 (18.1 + 11.3) / 2 = 14.7°C
  - 3月11日：平均气温为 (16.8 + 9.9) / 2 = 13.35°C
  - 3月12日：平均气温为 (15.9 + 8.7) / 2 = 12.3°C

综合这些天的平均气温：  
(11.7 + 12.6 + 11.15 + 13.85 + 14.7 + 13.35 + 12.3) / 7 ≈ 12.95°C。

Web 搜索能力

问题：昨天A股行情如何？
2025年3月28日，A股主要指数表现如下：

- **上证指数**：上涨0.59%，收于3010.66点，成交额3929.29亿元。
  - **深证成指**：上涨1.31%，收于9342.92点，成交额5393.29亿元。
  - **创业板指**：上涨0.95%，收于1806.9点，成交额2375.75亿元。
  - **沪深300指数**：上涨0.52%，收于3520.96点，成交额2325.31亿元。

北向资金当日净流入23.35亿元。

行业表现方面，涨幅前五的行业分别是：

1. 航天航空：上涨7.62%
   2. 通信设备：上涨4.58%
   3. 工程咨询服务：上涨4.33%
   4. 互联网服务：上涨4.23%
   5. 通信服务：上涨4.22%

跌幅最大的行业是银行业，下跌1.24%。

([nbd.com.cn](https://www.nbd.com.cn/articles/2024-03-28/3300815.html?utm_source=openai))

文章来自微信公众号：

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