检索生成(RAG) vs 长文本大模型：实际应用中如何选择？
编者按：大模型的上下文理解能力直接影响到 LLMs 在复杂任务和长对话中的表现。本期内容聚焦于两种主流技术：长上下文(Large Context Windows)和检索增强生成(RAG)。这两种技术各有何优势？在实际应用中，我们又该如何权衡选择？ 文章不仅详细阐述了这两种技术的工作原理，还深入分析了它们在效率、准确性和实施成本等方面的差异。文章特别提到了在执行重复性任务时使用 Context Caching 优化长上下文的优势，然而，缓存策略的效果很大程度上取决于提示词的可预测性。如果用户输入变化无常，缓存的效果可能会大打折扣。 本文可供各位读者进行技术选型时参考，期待未来看到更多提升 LLMs 上下文理解能力的创新方案。 作者 | Priyanka Vergadia 编译 | 岳扬 大语言模型（Large Language Models ，LLMs）技术正飞速发展，尤其是模型在生成文本时能够处理的上下文信息量极速提升。尽管 LLMs 在文本的处理和生成等方面表现出色，但它们却面临一个固有的挑战：难以捕捉信息背景全貌，尤其是在应对冗长对话或涉及多重细节的复杂任务时。为了解决这一问题，研...
