谷歌最近发布了 Gemini 2.0 Flash 版本模型，这可能是当前性价比最高的 AI 模型了。
这个模型除了性价比之外，还有何魔力呢？为什么我会说 RAG 即将被淘汰呢？
RAG 究竟是什么？
RAG 全称是 Retrieval-Augmented Generation，即检索增强生成技术。这项技术常被用于帮助 ChatGPT 等 AI 模型访问其原始训练数据之外的外部信息。
你可能在不知不觉中就体验过它，用过 Perplexity 或其他 AI 搜索吗？
当它们边回答问题边检索资料时，那就是 RAG 在工作。
甚至当你向 ChatGPT 上传文件并提问时，同样运用了RAG技术。
RAG 之所以重要，是因为早期AI模型的记忆容量极其有限。
回到2023年初，主流模型只能处理约4,000个token（相当于6页文本）。
这意味着面对海量信息时，必须通过分块切割、向量化存储（嵌入技术/向量数据库/分块处理等）等复杂操作，
再按需检索相关片段。
但如今？
这套流程可能可以丢进历史了。
Gemini 2.0 Flash 登场
虽然当前所有 AI 模型都能处理大量信息，但 Gemini 2.0有何特别？
它能一次性处理100万token。
某些模型甚至达到200万token。
这意味着你不再需要切分数据成零碎片段，而是可以将完整文档直接投喂给模型，让它整体推理。
更关键的是 — 新一代模型不仅记忆容量更大，准确性也显著提升。
谷歌最新模型的幻觉率（即胡编乱造的概率）创历史新低。
仅此一点就带来质的飞跃。
范式变革的威力
举个真实案例：假设你有一份长达50,000 token的财报电话会议记录（这已经很大了）。
若采用传统 RAG 方案，你需要将其切割成 512 token 的小块存储。
当用户提问时，系统需要检索相关片段再输入模型。
问题在于：模型无法进行全局推理。
比如当用户问：
"该公司今年营收与去年相比如何？"
若仅提供零散文本块，答案必然不准确。
但若将完整记录输入 Gemini 2.0 呢？
它能通览全局 — 从 CEO 开场白到核心数据，再到分析师问答环节，都能给出更全面精准的解析。
因此当我说 RAG 已死 时，实际是指：
传统 RAG 方法论（将单个文档切分处理）已过时。
你不再需要这套繁琐流程。
直接把完整文档交给大模型即可。
但 RAG 并未彻底消亡
有人提出：
"如果有100,000份文档怎么办？"
问得好！
面对超大规模数据集 - 比如苹果过去十年的所有财报，这仍需筛选机制。
但方法论已革新，我的新方案是：
先检索相关文档（例如仅提取2020-2024年苹果财报） 将完整文档并行输入AI模型 整合各文档输出得出最终结论
相比传统分块法，这种方案准确度更高。
让 AI 在完整文档层面进行推理，而非处理零散的片段数据。
下图展示了现代方案处理海量文档的流程
核心启示
若你正在开发 AI 产品或进行实验，请记住大道至简。
多数人容易陷入过度设计的陷阱。
直接向 Gemini 2.0（或任何大上下文窗口 AI 模型）上传完整文档，让模型自主推理。
明年技术会再次迭代吗？很有可能。
AI 模型正朝着更便宜、更智能、更快速的方向发展。
但当下？传统 RAG 方法论可以退场了。
把你的数据灌入谷歌新模型，就能以更简捷的方式获得更优质的结果。
如果你现在就有需要分析的文档，不妨立即尝试。
或许会惊喜地发现：一切竟变得如此简单。
