读论文 - BM25 Wins at Scale

做企业 RAG 时，最容易被默认接受的一套叙事是：语料大了要上 embedding，复杂问题要上 agent，结构复杂再上 graph RAG。 这篇论文把它们放到同一条、跨度约 450 倍的语料规模曲线上，结论很不客气：小语料时文件系统 Agent 略好；语料约过 1,000 万 token 后，BM25 反超并持续领先。 论文： BM25 Wins at Scale: A Scaling Study of Retrieval-Augmented Generation Paradigms