超长文本能取代RAG吗

答案是不能

RAG vs 超长上下文

随着模型如Claude、GPT-4和Gemini 1.5等能够处理高达100万tokens甚至200万tokens的输入，业界开始思考一个关键问题：在如此长的上下文支持下，我们未来是否还需要检索增强生成(RAG)技术。

下表将会对比RAG与超长文本优缺点

特点	超长上下文	RAG技术	实际影响
成本	⚠️ 高	✅ 低	200万tokens API调用vs.数千tokens
安全性	⚠️ 全部暴露	✅ 按需暴露	敏感信息保护程度
检索精度	⚠️ 随文档长度降低，AI对更近的文本记忆力更好	✅ 相对稳定	问答准确率差异
容量限制	⚠️ 有上限(~200万tokens)	✅ 基本无限	可处理知识库规模