如何降低 RAG 的计算成本？
通过优化检索策略、轻量级组件和基础设施选择，可以降低 RAG 的计算成本。
核心原则是最大限度减少昂贵大语言模型处理的数据量：使用元数据过滤器或更小的重排器，实施混合搜索（稀疏+密集），并设置更严格的相关性阈值。应用模型量化、剪枝或针对特定任务利用更小的大语言模型可进一步降低成本。优化的向量数据库和硬件加速（GPU/TPU）等基础设施提升效率。确保成本削减不会显著影响答案质量或需要昂贵的重训练。重点主要在于大语言模型推理和嵌入生成成本。
实施步骤：首先优化检索器——优化索引、应用选择性过滤并使用分层检索；其次优化生成器——缩小/量化大语言模型并尝试缓存或轻量级架构；第三优化基础设施——在高效硬件上部署并持续进行基准测试。这种方法可显著降低延迟、减少资源需求并降低云成本，同时维持应用性能。
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AI 能快速提取长文档的核心内容吗？
是的，AI 可以高准确度地快速提取长文档的核心内容。先进的自然语言处理模型专门设计用于高效摘要和关键点识别。 AI 系统利用主题建模、命名实体识别和语义分析等技术，识别中心主题、重要论据和重要数据点。它们通过评估词频、句子相关性和结构线索快速处理文本。然而，提取质量取决于输入文档的清晰度、主题复杂...
什么是企业知识库？
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