LLM 将在 2026 年达到 100 万上下文，但 RAG 仍对成本至关重要

到 2026 年，来自 Anthropic、OpenAI 和 Google 的大型语言模型预计将拥有约 100 万个 token 的上下文窗口。这一进步使得输入整个语料库进行分析成为可能，从而可能减少在简单任务中对检索增强生成 (RAG) 的需求。然而，对于拥有广泛知识库的生产系统而言，由于成本考虑，RAG 可能仍然是必不可少的，因为天真地使用大上下文窗口可能比有针对性的检索成本高得多。 AI

影响 长上下文窗口将实现新的用例，但 RAG 对于 LLM 的经济高效的生产部署仍然至关重要。

排序理由 文章讨论了 LLM 上下文窗口和 RAG 的未来能力和权衡，而不是特定的发布或事件。

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