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。

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，研究人员引入了长上下文（Large context windows）和检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation ，RAG）两种技术。这两种技术各有千秋，选择哪种取决于具体的应用需求。下面，我们将探讨为何提升模型的上下文理解能力如此重要。

上下文（Context）的重要性：

让我们设想一下日常生活中的对话场景。要理解对方此刻的话语，我们需要回顾之前的对话内容。如若大语言模型（LLMs）缺乏必要的上下文理解能力，在这方面可能会“头疼”。本文认为上下文非常重要，有如下几点理由：

• 能够保持对话的连贯性：在日常对话交谈中，如果有人突然提到“那只狗🐶”，我们能立即明白他指的是之前讨论过的那只狗🐶，而不是凭空出现的一只新狗。长上下文（Large context windows）或检索增强生成（RAG）技术能够帮助 LLMs 在交互过程中保持这种语义连贯性。
• 理解复杂信息及其复杂关系：某些任务需要理解信息之间错综复杂的关系。比如，要准确总结一篇学术论文，就需要理解研究方法与实验结果之间的联系。长上下文或 RAG 使 LLMs 能够全面考虑所有相关内容，从而更深入地把握整体信息。
• 减少"幻觉"现象：LLMs 在缺乏足够的上下文信息时，可能会自行编造数据或内容来填补认知空白，导致输出错误荒谬或毫无意义的信息。这种现象在人工智能领域被称为"幻觉（Hallucinations）"。长上下文或 RAG 技术通过提供更多的背景信息，能够有效地将 LLMs 的生成内容锚定在现实基础之上，使其生成内容更符合实际情况。