最近在测试 Anthropic 发布的 Claude Opus 4.6 时，一个问题反复出现：
当模型支持百万级上下文窗口后，我们还需要 RAG 吗？
这个问题并不只是技术好奇心，而是一个真实的架构选择问题。
如果长上下文能力足够强，是否可以直接"全文喂给模型"？
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是否会逐渐失去意义？
本文从工程角度聊聊这个问题。
一、RAG 解决的到底是什么问题？
RAG 本质上解决的是两个问题：
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模型上下文窗口有限
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模型缺乏外部知识
传统做法是：
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文档切片
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向量化
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相似度检索
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拼接上下文
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再交给模型推理
这个流程的优点是：
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成本可控
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延迟可控
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可扩展性强
但缺点也很明显：
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切片破坏语义完整性
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跨段逻辑容易丢失
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全局一致性难以保证
二、长上下文能力带来了什么变化？
Claude Opus 4.6 强调的"百万级上下文窗口"，本质是：
允许一次性输入更大规模文本，并保持推理能力。
理论上，这意味着：
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可以直接 ingest 整份合同
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可以直接 ingest 整本技术手册
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可以直接 ingest 长序列日志
这似乎绕过了"检索 + 拼接"的流程。
但工程问题在于：
是否所有场景都值得这么做？
三、长上下文是否等于不需要检索？
很多人第一反应是：
"既然能装下，就全部放进去。"
但从工程角度看，有几个现实问题：
1️⃣ 计算成本
输入越长：
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Token 成本线性增长
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推理延迟上升
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并发能力下降
如果是高 QPS 场景，直接使用超长窗口会迅速放大成本。
2️⃣ 注意力分布问题
即使模型支持百万上下文，也并不意味着：
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每个 token 都被均匀关注
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所有信息都等权参与推理
在极长文本中，模型仍然存在"关注分布偏移"。
换句话说：
长窗口 ≠ 完美全局理解。
3️⃣ 可维护性
RAG 的优势在于：
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文档可单独更新
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向量库可独立维护
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结构清晰
而"全文输入"方案：
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文档版本变化会直接影响推理
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成本难以预估
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缺乏局部优化能力
四、一个更现实的架构趋势：混合模式
在测试 Claude Opus 4.6 的过程中，更合理的模式其实是：
RAG + 长上下文 的混合架构。
具体做法：
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先通过检索缩小范围
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在必要场景下使用长窗口增强全局一致性
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对关键任务进行全文级推理
也就是说：
长上下文不是替代 RAG，而是补强 RAG。
五、什么时候可以考虑弱化 RAG？
存在一些场景，确实可以降低对 RAG 的依赖：
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法律合同全局一致性校验
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长日志因果链分析
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大型代码库整体结构理解
这些任务强调"全局逻辑"，而不是"局部检索"。
在这种情况下，Claude Opus 4.6 的优势会更明显。
六、真正的关键不在模型，而在架构抽象层
无论使用 RAG 还是长上下文，都有一个前提：
模型调用必须被抽象出来。
如果业务逻辑直接绑定某个模型接口，一旦：
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成本上涨
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性能变化
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模型替换
整个系统就会受到影响。
更合理的做法是：
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设计模型调用层
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支持模型切换
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支持任务分级路由
在这种架构下，Claude Opus 4.6 只是一个能力选项，而不是架构核心。
七、结论：长上下文不会取代 RAG
从工程角度看：
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RAG 解决的是"知识获取效率问题"
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长上下文解决的是"全局一致性问题"
两者不是竞争关系，而是互补关系。
Claude Opus 4.6 的百万上下文能力确实扩展了模型边界，但它并不会让 RAG 消失。
更可能的未来是：
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轻量任务 → 检索增强
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高复杂度任务 → 长窗口增强
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架构层面保持可替换性
模型能力在进步，但架构设计仍然决定系统上限。