你搜不到的好方案，可能藏在别的行业里！RAG 已经过时？有人提出 TAG 协议：让 AI 跨行业搬运现成方案，不再重复造轮子

大白话现在大模型回答问题，常用 RAG：先去资料库里翻相关文档，再照着回答。但作者说这有个硬伤——它只能找到「讲同一件事的文字」，找不到「结构相同、换个行业也能用」的办法。比如你要做设备故障预测，真正好用的异常检测方法可能早就用在射电天文学里了，可你搜关键词永远搜不到。于是他提出 TAG：把方案拆成「问题结构」和「机制」两层，机制只留它做什么、依赖什么假设、有什么证据、在什么范围内有效，然后跨行业匹配、验证后再推荐。

对你意味着做 AI 检索、知识库、专利分析的人值得看一眼这套思路；不过目前只是概念协议，没有可跑的代码。