标签：RAG

在工业应用场景中，检索技术常被用来为大型语言模型（LLM）提供外部数据库的知识文档，以提高模型回答的可信度。目前，RAG（Retrieval-Augmented Generation）被认为是向 LLM 注入特定领域知识最有效的方法之一。然而，RAG 也存在一些缺点。为了确保召回包含正确信息的文档，通常每次用户查询都会检索多个文档（大约 5 到 30 个），并将这些文档整合到输入提示中。这导致输入提示的序列长度增加，从而使推理效率显著下降。具体来说，RAG 模型的首次生成标记时间（TTFT）明显高于非 RAG 模型。 为了解决这一问题，研究人员提...