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当前都在堆长窗口,还需要 RAG 吗?

自从谷歌的 Gemini 1.5 Pro 发布后,行业内就有不少人在背后“蛐蛐” RAG。 一方面是因为,Gemini 的表现确实亮眼。根据官方发布的技术报告,Gemini 1.5 Pro 能够稳定处理高达100 token,相当于1小时的视频、11小时的音频、超过3万行代码或70万个单词,处理极限为1000万 token,相当于《指环王》三部曲,创下了最长上下文窗口的纪录。 凭借超长上下文理解能力,Gemini 1.5 Pro 得到了很多用户的认可。很多测试过 Gemini 1.5 Pro 的人更是直言,这个模型被低估了。有人尝试将从 Github 上下载的整个代码库连同 issue 都扔给 Gemini 1.5 Pro,结果它不仅理解了整个代码库,还识别出了最紧急的 issue 并修复了问题。 当然,除了谷歌在卷“上下文长度”,其他大模型公司也都在卷这个能力。去年下半年,GPT-3.5上下文输入长度从4千增长至1.6万 token,GPT-4 从8千增长至3.2万 token;OpenAI 最强竞争对手 Anthropic 一次性将上下文长度打到了10万 token;LongLLa...

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