RAG 与 Gemini 技术对比：大模型检索成本分析

RAG 与 Gemini 技术对比：大模型检索成本分析

我最近在深入研究 Gemini 1.5 Pro，作为一名 AI 领域的从业者，有一些见解想要分享。

RAG 是一种搜索技术，它通过比较信息的相似度来检索所需内容。简单的 RAG 系统可能面临淘汰风险，但更个性化的版本将继续存在。鉴于 RAG 主要用于信息检索，而发现 LLM 在这方面的表现尤为出色。

目前市场上的数据集，其 token 数通常不超过 100 万。类似于 OpenAI 的 Assistant API，如果 Gemini API 能够处理大型文件，那么成本将变得至关重要。

就成本而言，Gemini Pro 1.0 处理 100 万个 token 的费用是 0.125 美元，而 1.5 Pro 版本的成本将大幅降低。这意味着我们可以以更低的成本完成更多的任务。