实现了4.3倍加速。 关键是还便宜：0.3元/1M tokens。这意味着，在相同成本下，Qwen2.5-Turbo可以处理的token数量是GPT-4o-mini的3.6倍。 看到这波更新，不少网友直接爆出了***： 有人直言：这么长的上下文这么快的速度下，RAG已经过时了。 还有人开启大赞特赞模式 ...

更快的推理速度：基于稀疏注意力机制，处理百万上下文时，首字返回时间从4.9分钟降低到了 ... 这么快的速度下，RAG已经过时了。 还有人开启大 ...

在大型语言模型（LLM）逐渐普及的今天，检索增强生成（Retrieval-augmented Generation，简称RAG）技术逐渐成为提高AI知识处理能力、减少模型幻觉（hallucination）的关键手段。通过将外部知识库和生成模型相结合，RAG为如ChatGPT等多种商业应用提供了重要支持。然而 ...

虽然大型语言模型（LLM） GPT-3和 骆驼其能力令人印象深刻，他们往往需要更多信息和更多特定领域数据的访问权限。 检索增强生成（RAG）通过将 LLM 与信息检索相结合来解决这些挑战。这种集成允许使用自然语言与实时数据进行顺畅的交互，从而使其在各个行业 ...