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AI
向量庫已死、RAG永存：模型進(jìn)步再次干死過時(shí)技術(shù)

向量庫已死、RAG永存：模型進(jìn)步再次干死過時(shí)技術(shù)

向量庫剛被捧上神壇，就被最新一代大模型一腳踹下。原因很簡(jiǎn)單：當(dāng)模型上下文一口氣拉到百萬 token，召回和排序一次搞定，傳統(tǒng) RAG 架構(gòu)里的向量檢索瞬間成了“多余的中間商”。本文用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)告訴你，向量延遲、精度天花板和成本是如何被原生長上下文碾壓的——以及，在“模型即檢索”的新范式里，開發(fā)者該如何重寫知識(shí)庫代碼。
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RAG實(shí)踐技巧：將向量庫降級(jí)為“語義路由器”，讓答案更合理

RAG實(shí)踐技巧：將向量庫降級(jí)為“語義路由器”，讓答案更合理

隨著模型上下文長度的增加和知識(shí)庫的擴(kuò)展，傳統(tǒng)的向量化方法在RAG中的應(yīng)用逐漸暴露出其局限性。本文將深入探討RAG技術(shù)的核心鏈路，分析向量化在其中的作用，并提出一種新的架構(gòu)：將向量庫降級(jí)為“語義路由器”，結(jié)合結(jié)構(gòu)化的知識(shí)庫，以解決語義相似性與答案相關(guān)性之間的矛盾，從而讓生成的答案更加合理和精準(zhǔn)。