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	<title>Memory API &#8211; HikariLan&#039;s Blog</title>
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	<description>贺兰星辰的个人博客</description>
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		<title>你的 RAG 系统可能正在“杀死”大模型的灵性</title>
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		<dc:creator><![CDATA[贺兰星辰]]></dc:creator>
		<pubDate>Sun, 07 Dec 2025 18:31:23 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[技术]]></category>
		<category><![CDATA[Agentic Retrieval]]></category>
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					<description><![CDATA[当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p>此文章同时还提供英文版本 / English Version Availble In Medium：Your RAG System Might Be “Killing” the Spirituality of Large Models 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者的使用而更新），</p>
<p><a href="https://blog.hikarilan.life/tech/2914/your-rag-system-might-be-killing-the-spirituality-of-llms/" rel="nofollow">来源</a></p>]]></content:encoded>
					
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