超长文本能取代RAG吗
答案是不能
RAG vs 超长上下文
随着模型如Claude、GPT-4和Gemini 1.5等能够处理高达100万tokens甚至200万tokens的输入，业界开始思考一个关键问题：在如此长的上下文支持下，我们未来是否还需要检索增强生成(RAG)技术。
下表将会对比RAG与超长文本优缺点
| 特点 | 超长上下文 | RAG技术 | 实际影响 |
|---|---|---|---|
| 成本 | ⚠️ 高 | ✅ 低 | 200万tokens API调用vs.数千tokens |
| 安全性 | ⚠️ 全部暴露 | ✅ 按需暴露 | 敏感信息保护程度 |
| 检索精度 | ⚠️ 随文档长度降低，AI对更近的文本记忆力更好 | ✅ 相对稳定 | 问答准确率差异 |
| 容量限制 | ⚠️ 有上限(~200万tokens) | ✅ 基本无限 | 可处理知识库规模 |