RAG的2024—随需而变，从狂热到理性（下）

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首先感谢您的阅读， 本篇分享是RAG的市场变化 ，上篇主要分享了 RAG技术在2024年的变化 。 本文主要内容： RAG和Fine-tune目前的市场态势 RAG在这一年的市场需求变化 这一年的AI从业者观察 1.RAG vs Fine-tune 2024这一年，RAG技术对应的市场需求变化也是挺大的。在讲变化之前，我觉得有必要分享一下为什么RAG是目前市场上不可或缺的一种大模型应用的技术实现方式，它的优点是什么？以及它和主要竞争技术之间的现状是怎么样的？ RAG最开始被大家热推，更多是因为以下三个原因： 可以避开大模型的上下文窗口长度的限制； 可以更好地管理和利用客户专有的本地资料文件； 可以更好地控制幻觉。 这三点到现在来看依然还是成立的，但上下文窗口这个优势已经慢慢淡化了，因为各大模型的上下文窗口都在暴涨，如Baichuan2的192K，doubao、GLM-4的128K，过10万tokens ………………………………