知识库分层编排：从 RAG 到 Agent-native Knowledge Context Layer
中文摘要
该文提出金字塔知识库，用五层架构与角色路由解决RAG问题，对比主流方案并向Agent原生层演进。
English Summary
This paper proposes a five-layer Pyramid Knowledge Base with role-aware routing to solve RAG issues, comparing mainstream paradigms to advance toward Agent-native architectures.
Original Excerpt
📌 一句话摘要 本文提出「金字塔知识库」范式，通过五层分层（原则/架构/规范/实现/经验）与角色感知路由，解决 RAG 在工程知识库中的粒度混乱与关联缺失问题，并给出与 Naive RAG、LLM Wiki、Graphify、GraphRAG 的对比评测。 📝 详细摘要 文章从 RAG 的三个结构性缺陷（每次从零推导、无法连点成线、粒度混乱）出发，系统梳理了当前四种主流知识库范式：Naive RAG、LLM Wiki、...