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RAG vs 长上下文 vs 微调,企业落地该怎么选?

A
Austin Warren
2026-08-08 10:59:57 浏览 4531
现在企业落地LLM有三条主流路线:RAG检索增强、长上下文窗口(Gemini 2M tokens)、以及领域微调。各有优劣,实际该怎么选? 我的理解: - RAG:成本低、知识可更新,但检索质量受限 - 长上下文:简单直接,但成本高且可能丢失中间内容 - 微调:领域适配好,但更新困难且需要数据 实际项目中大家选了哪条路?效果如何?
14 条评论

评论 14

P
Paul E.
2026-09-13 09:33:08
不要高估短期低估长期
J
Joseph S.
2026-09-09 12:30:30
垂直领域小模型更实用
D
Dorothy C.
2026-09-04 15:48:42
开源社区才是最大推动力
A
Austin T.
2026-09-04 03:19:29
等等党永远不亏
C
Christine T.
2026-09-03 00:46:31
国内追GPT还早呢,先把中文搞好
M
Martha A.
2026-08-29 05:02:13
多模态才是方向
O
Olivia C.
2026-08-28 21:09:12
差异化才是出路
R
Rachel C.
2026-08-27 03:06:55
真正落地的大模型应用很少
K
Katherine L.
2026-08-22 05:30:26
端侧模型才是未来
B
Barbara T.
2026-08-18 13:09:59
国内模型中文场景有优势
D
Diane G.
2026-08-18 09:40:41
AI发展太快了跟不上
D
Deborah B.
2026-08-15 21:33:39
不要过度神化大模型
S
Samantha R.
2026-08-10 11:15:29
别吹了,先解决幻觉问题
J
Joshua G.
2026-08-09 21:07:05
模型能力提升放缓了
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