向量数据库领域正在经历变革，以适应智能体AI的新需求。传统的“检索增强生成（RAG）+ 向量数据库”管道已无法满足现有要求，市场正转向更注重上下文处理的新方法。调查显示，独立向量数据库的市场份额正在流失，而混合检索意图增长了三倍，成为增长最快的战略方向。

Nexus：专为智能体设计的知识引擎

向量数据库先驱Pinecone宣布推出Nexus，将其定位为一款知识引擎，而非对传统检索的简单升级。Nexus引入了以下核心功能：

• 上下文编译器： 在智能体查询之前，将原始企业数据转换为持久的、特定任务的知识产物。
• 可组合检索器： 提供这些知识产物，并具备字段级引用和确定性冲突解决能力。
• KnowQL查询语言： 这是一种声明式查询语言，赋予智能体指定输出形状、置信度要求和延迟预算的能力。

在Pinecone的内部基准测试中，一项原本消耗280万token的金融分析任务，通过Nexus仅用4000个token即可完成，实现了98%的资源减少。

为何传统RAG不再适用？

Pinecone CEO Ash Ashutosh指出，RAG是为人类用户设计的，遵循“一个查询、一个响应”的模式。然而，智能体的工作方式截然不同：

• 任务驱动： 智能体接收的是任务而非简单的问题，需要从多来源整合上下文、解决冲突并追踪检索内容。
• 冷启动问题： 传统的RAG管道每次会话都从零开始，无法理解企业数据资产的全貌（如表关系、权威来源等）。

Pinecone估计，目前智能体85%的计算算力都耗费在重复发现数据结构上，而非完成实际任务。Nexus旨在通过编译阶段的知识层解决这一核心痛点。

原文链接：https://venturebeat.com/data/the-rag-era-is-ending-for-agentic-ai-a-new-compilation-stage-knowledge-layer-is-what-comes-next

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