再见 RAG?Gemini 2.0 Flash 刚刚 “杀死” 了它!

最近谷歌发布了 Gemini 2.0 Flash,说实话,它可能是目前市面上性价比最高的 AI 模型了。

许多人写过关于 RAG 可能不再需要的文章,也可以看到人们在讨论它。有些人理解,有些人不理解,还有些人非常担心。

所以让我们解释一下:

RAG 到底是什么?

为什么它可能不再像我们过去认为的那样必要?

如果你正在构建 AI 相关的东西 ------ 或者只是好奇 ------ 为什么你应该关心它?

RAG 到底是什么?

如果你是 AI 领域的新手,那么请记住,RAG 代表检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation)。它一直是一种常用技术,用于帮助 ChatGPT 等 AI 模型访问其原始训练数据中没有的外部信息。

你可能在不知不觉中见过它的实际应用。

用过 Perplexity 或必应的 AI 搜索吗?当它们在回答你的问题时进行搜索,这就是 RAG 在起作用。甚至当你将文件上传到 ChatGPT 并询问相关问题时 ------ 这也是 RAG。

RAG 如此重要的原因是,AI 模型过去的记忆窗口非常小。回到 2023 年初,当时模型只能处理约4000 个 token(相当于 6 页文本)。这意味着如果你有大量信息,而 AI 无法 "记住" 所有内容 ------ 你必须将其分解,以特殊方式存储(嵌入、向量数据库、分块等),然后在需要时检索正确的部分。

但现在?忘了吧。

这是传统 RAG 的处理流程:

Gemini 2.0 Flash(RAG杀手?)

是的,你没听错!如今所有AI模型都能一次性处理海量信息。

但Gemini 2.0呢? 它能处理高达100万 token。有些模型甚至达到了200万

这意味着你不再需要将数据切成小块并研究如何检索------现在可以直接将完整数据导入模型,让它一次性对所有内容进行推理。

最关键的是------这些新模型不仅记忆容量更大,还精准得多。谷歌的最新模型拥有我们见过的最低幻觉率(即"编造内容"的概率)。 仅凭这一点就带来了巨大改变。

Gemini 2.0直接文档处理

为什么这会颠覆一切?

举个真实场景的例子:

假设你有一份财报电话会议记录------长达5万token(非常庞大)。 如果使用传统RAG,你必须将其拆分成512-token的小块并存储。 当有人提问时,你需要抓取最相关的片段并输入AI。

问题在于:你无法对整个文档进行全局推理。

试想这样一个问题:

"这家公司的营收与去年相比如何?"

如果只抓取小片段,你可能无法获得完整信息。但如果将整个文档记录输入Gemini 2.0呢?它能通览所有内容------从CEO的开场白到中间的财务数据,再到他们回答分析师问题的内容------并给出更优质、更周全的答案。

所以当我们说"RAG已死"时,意思是:

传统RAG处理方式(将单个文档拆分成块)已经过时了。

你不再需要它。只需将所有内容喂给大模型,让它施展魔法即可。

不过,RAG 并未完全消亡

现在,有人会问:

"如果我有10万份文档呢?"

这个问题很合理!

如果你在处理海量数据集(比如苹果过去十年的所有财报),仍然需要一种筛选方法。但即便如此,处理方式也不同了:

  1. 先搜索相关文档(例如只提取2020-2024年的苹果财报会议记录)。

  2. 将完整文档并行分别输入AI模型。

  3. 合并响应并生成最终答案。

这种方法比传统分块法精准得多------它让AI能够真正基于完整文档进行思考,而不是被迫处理碎片化片段。

下图展示了处理大型文档集的现代方法流程图:

核心结论

如果你在构建AI产品或进行实验,记住要保持简单,很多人会在没必要时把事情复杂化。只需将完整文档上传到Gemini 2.0(或任何大上下文AI模型),让它处理推理即可。

一年后情况会变吗?很可能。AI模型正变得更便宜、更智能、更快。但就目前而言,传统RAG方法已成为过去式。把数据扔进谷歌的新模型,用更少的麻烦获得更好的结果。如果你有文档需要分析,不妨试试------可能会惊讶于一切变得如此简单。

相关推荐
张彦峰ZYF14 分钟前
从检索到生成:RAG 如何重构大模型的知识边界?
人工智能·ai·aigc
刘海东刘海东15 分钟前
结构型智能科技的关键可行性——信息型智能向结构型智能的转变(修改提纲)
人工智能·算法·机器学习
**梯度已爆炸**37 分钟前
NLP文本预处理
人工智能·深度学习·nlp
uncle_ll41 分钟前
李宏毅NLP-8-语音模型
人工智能·自然语言处理·语音识别·语音模型·lm
Liudef0641 分钟前
FLUX.1-Kontext 高效训练 LoRA:释放大语言模型定制化潜能的完整指南
人工智能·语言模型·自然语言处理·ai作画·aigc
静心问道43 分钟前
大型语言模型中的自动化思维链提示
人工智能·语言模型·大模型
众链网络1 小时前
你的Prompt还有很大提升
人工智能·prompt·ai写作·ai工具·ai智能体
汀沿河1 小时前
2 大模型高效参数微调;prompt tunning
人工智能·深度学习·prompt
路溪非溪1 小时前
机器学习之线性回归
人工智能·机器学习·线性回归
搞笑的秀儿3 小时前
信息新技术
大数据·人工智能·物联网·云计算·区块链