GLM-4-Long加持的RAG：更准，更简，更全！

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一直以来，“RAG派”与“长上下文派”之间争论不休，然而二者各有优劣，如何选择？最佳答案来了：拒绝选择， 全都要。 今天 实操一种 GLM-4-Long 加持的 RAG 新方法（金融领域研报数据），旨在实现更简洁架构 ， 更精准、更全面的问题解答。 GLM-4-Long 加持的 RAG （参考LongRAG） 一、更简 GLM-4-Long加持的RAG框架通过简化设计，显著提升了效率。它由以下几个核心组件构成： 长检索单元 ：使用整个文档库或将多个相关文档组合成长检索单元，例如32K个token 长检索器 ：负责从大量文本中检索出与问题粗略相关的长文本单元，数量不用太多 长阅读器GLM-4-Long ：处理检索到的长文本，提取和生成答案，最大支持 1M上下文 （ 约150-200万字 ），大约相当于2本红楼梦或者 125篇论文 这种设计大大减轻了传统RAG中检索器的负担，因为它不再需要在海量的短文本中 ………………………………