探讨Harness框架下Agent Native Database的必要性
Harness 已经很准了，为什么还需要一个 Agent Native Database
本文围绕RAG技术落地现状展开分析，指出传统RAG存在检索不准、复杂度与效果不匹配、冷启动等四重结构性困境。文中提及2026年Andrej Karpathy提出的LLM Wiki概念、PwC US的相关研究，以及Pinecone、RAGFlow等企业在知识编译方向的探索，主张知识编译可作为Search Harness的上下文供给层，降低Token消耗与响应成本。
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本文围绕RAG技术落地现状展开分析，指出传统RAG存在检索不准、复杂度与效果不匹配、冷启动等四重结构性困境。文中提及2026年Andrej Karpathy提出的LLM Wiki概念、PwC US的相关研究，以及Pinecone、RAGFlow等企业在知识编译方向的探索，主张知识编译可作为Search Harness的上下文供给层，降低Token消耗与响应成本。
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本文围绕RAG技术落地现状展开分析，指出传统RAG存在检索不准、复杂度与效果不匹配、冷启动等四重结构性困境。文中提及2026年Andrej Karpathy提出的LLM Wiki概念、PwC US的相关研究，以及Pinecone、RAGFlow等企业在知识编译方向的探索，主张知识编译可作为Search Harness的上下文供给层，降低Token消耗与响应成本。
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