现在，开发具有文档检索功能的 LLM 应用程序的开发者主要有两种途径：利用 OpenAI 的 Responses API 及其内置文件搜索功能，或者构建自定义的检索增强生成 (RAG) 管道。Responses API 提供了一种快速、零运维的解决方案，可立即部署，但牺牲了对嵌入模型、分块策略和成本可见性的控制。相反，自定义 RAG 管道虽然需要更多的工程投入，但提供了对检索过程的完全所有权，能够对嵌入、向量存储和查询逻辑进行微调，以优化性能和成本管理。 AI
影响 开发者必须在 OpenAI Responses API 等托管解决方案（以速度为重）或自定义 RAG（以控制和成本优化为重）之间做出选择。
排序理由 文章讨论了在 LLM 应用程序中实现特定功能（文档检索）的两种不同方法，并比较了它们的技术权衡和成本。
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