Llama 4 Scout模型发布了，它能一口气读1000万个字（相当于1万3千页书[1]），网上又有人喊"RAG技术没用了"……每次有新的大容量AI模型出来，这种争论就会冒头。今天我就来说说为啥我觉得RAG不会消失，就算AI能读更多文字了，RAG照样有用。
虽然有些简单场景确实不需要RAG了，但只要遇到超多数据或者需要灵活查找的情况，RAG还是好帮手。而且直接让AI读超长文字会带来速度慢、花钱多、容易出错的问题，这时候RAG就派上用场了。
下面用两个例子对比：一个不需要RAG了，另一个还得用RAG。
然后再聊聊长文字的三大麻烦：反应慢、烧钱、不靠谱。
例子1：
和单本书聊天以前ChatGPT 3.5只能记5000字（约5页纸），想聊整本PDF必须靠RAG切段处理。现在像Gemini 2.0 Flash（200万字）和Llama 4 Scout（1000万字）这种大容量AI，整本书直接塞给它就行——这种场景确实不用RAG了。
不过要注意：硬塞超长文字会让AI反应变慢、费用暴涨，还可能因为读到不相关的内容而胡编乱造。所以就算数据量不大，用RAG精准投喂可能更划算。
例子2：和整个资料库聊天真实世界的资料库动不动就几个G甚至几个T大小。目前没有任何AI能直接吞下这么多内容——我抽查了100个用RAG系统的客户，他们的资料库文字量至少是1000万字的10倍，最大的甚至超6亿字！
这和前一个例子的关键区别就是数据量级。只要你想做智能客服、报告生成这类需要海量数据的应用，RAG仍然是刚需。
三大现实问题大容量AI确实能提供更多信息，但绝对替代不了RAG。
在盲目使用前，先看看这三个坑：
1️⃣ 龟速反应：
处理长文字又慢又吃内存。有人测试Gemini 2.0 Flash：读36万字要等30秒，60万字得1分钟！而RAG从20万篇文档里精准抓取内容，加上AI生成结果，全套只要1秒左右。
我本想测试Llama 4 Scout读1000万字的速度，结果：用Groq平台发请求直接被拒（文件太大），换H100顶级显卡也内存不足炸机。想顺利运行？得买天价设备！
2️⃣ 烧钱警告：
直接处理长文字贵得离谱。按每100万字收费0.11美元算：
- 用Llama 4 Scout读1000万字：每次1.1美元，查100次就花110美元
- 用RAG精准检索：每次只要0.0011美元，查100次才花0.11美元差价高达1000倍！
3️⃣ 准确度：
AI拿到精准信息时表现最好。如果上下文里混进无关内容，它可能开始瞎编。虽然Llama 4 Scout在"大海捞针"测试中表现不错，但这不代表实际应用能保持高准确率。
RAG则像精准投喂：先筛选最相关片段，还能二次排序，自然更靠谱。
未来预言AI的"记忆容量"会继续增长，但人类的数据膨胀速度更快（就像硬盘永远比内存大）。虽然大容量AI能让RAG如虎添翼，但想靠它完全替代RAG？除非能解决天价成本、蜗牛速度和准确率跳水的问题——所以RAG会一直活下去。