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RAG与大上下文窗口：AI应用的真实权衡
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原文英文，约1900词，阅读约需7分钟。
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内容提要
RAG（检索增强生成）和大上下文窗口各自解决不同问题，结合使用更为高效。RAG通过外部数据减少模型幻觉、更新知识并提供专业性，而大上下文窗口适合处理完整文档。两者在速度、成本和质量上存在权衡，选择应基于查询类型、数据量和延迟需求。混合架构可优化生产AI系统。
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关键要点
- RAG（检索增强生成）和大上下文窗口解决不同问题，结合使用更高效。
- RAG通过外部数据减少模型幻觉、更新知识并提供专业性。
- 大上下文窗口适合处理完整文档，适用于某些特定用例。
- 选择使用哪种方法应基于查询类型、数据量和延迟需求。
- RAG架构可以解决LLM在生产使用中的幻觉、知识截止和领域专业性问题。
- 大上下文窗口的准确性在长文本中间部分下降，存在位置偏差。
- 大上下文窗口的成本和延迟随着上下文长度增加而增加。
- RAG在速度、成本和质量上与大上下文窗口存在权衡。
- 混合架构可以优化生产AI系统，结合RAG和大上下文的优点。
- 选择架构时需考虑成本敏感性、数据量、延迟要求、准确性需求和更新频率。
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