RAG 不是机器学习，且 ML 工具包解决的是错误问题
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RAG 不是机器学习，使用 ML 工具包解决的是错误问题。文章指出，尽管 RAG 看似类似 ML，但其核心是构建搜索系统而非训练模型，因此超参数调优、嵌入模型微调等 ML 方法无法解决 RAG 的真实故障，反而导致资源浪费和信任下降。
入选理由：RAG 解决的是确定性答案查找问题，而非预测未知结果，因此不能用 ML 方法优化。
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