在这个信息爆炸的时代，大模型的计算能力跟内存容量，那是相当关键的。就像你提到的，随着信息处理能力的增强，上下文长度的提升，这就好像是给模型装了个更大的硬盘，能存更多的数据，让它在对话的时候能够更加游刃有余。

但是呢，这又引出了一个新问题，就是RAG技术会不会被淘汰。咱们得先来看看RAG技术是怎么来的。过去，大模型虽然厉害，但有时候也会因为信息过时或者推理能力不足，导致效率不高。这时候，RAG技术就站出来了，它通过检索相关信息来弥补大模型的不足，提高了内容的准确性和相关性。

举个例子，你要是问大模型红楼梦里林黛玉怎么看薛宝钗，大模型要是没读过红楼梦，那它肯定是答不上来的。但是，有了RAG技术的帮忙，它就能先去红楼梦里找答案，然后再生成回答，这样回答的准确率和相关性就大大提高了。

不过，随着大模型上下文长度的增加，有人就开始质疑RAG技术的地位了，觉得长文本技术可能会取代RAG。因为长文本技术可以让大模型一次性理解整本书的内容，而不是像RAG那样只能理解段落信息。这样看起来，长文本技术似乎更有优势。

但是，成本问题也是不能忽视的。如果把上下文窗口设置得太大，那成本就会变得很高。而且，虽然RAG技术可以做到实时输出内容，但长文本技术生成结果的时间可能会更长，这对用户体验的影响也是需要考虑的。

所以，至少目前来看，上下文长度想要完全取代RAG技术，还是有一定难度的。大模型的长文本技术和RAG技术各有优势，未来可能会是两者共存，相互补充的局面。 #AI大模型