大型语言模型（LLMs）由于上下文窗口限制，在处理超长文档时面临困难，导致响应缓慢、成本过高和输出不准确。一个实用的解决方案是实施检索增强生成（RAG），它在生成响应之前优先搜索相关信息。这种方法，例如基于向量的语义搜索或基于关键词的BM25等技术，显著减少了输入到LLM的文本量，从而提高了生成内容的 Pinyin speed、成本效益和保真度。 AI
影响 RAG技术提高了LLM在处理大型文档时的效率和准确性，使其在软件测试等领域具有更实际的应用。
排序理由 文章讨论了现有AI工具（LLMs）的一个常见问题的技术解决方案（RAG）。
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