对于许多检索增强生成（RAG）应用来说，为每次查询设置完整的向量数据库、嵌入和 API 调用可能是不必要的。RAG 的核心是查找相关文本，将其添加到提示中，然后让 LLM 回答。如果知识库是集中的并且使用一致的术语，简单的关键词匹配通常可以在没有嵌入或专用向量存储的开销的情况下获得类似的结果。这种方法提供了确定的结果、更低的延迟和更低的成本，尽管它牺牲了理解同义词和模糊语言的能力。 AI
影响 通过为集中的知识库提供一种比向量数据库更具成本效益的替代方案，简化了 RAG 的实现。
排序理由 该条目讨论了 AI 应用的技术实现细节，特别是对常见基础设施组件的替代方案。
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