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本文深入探讨了检索增强生成（RAG）技术在AI工作流中的应用，特别是 OpenAI的o1系列模型和Google的Gemini 1.5模型 在长上下文RAG任务中的 性能，分析了不同模型在长上下文RAG任务中的失败模式，为开发者构建RAG系统提供了宝贵参考。 （本文由OneFlow编译发布，转载请联系授权。原文：https://www.databricks.com/blog/long-context-rag-capabilities-openai-o1-and-google-gemini） 来源｜Databricks 翻译｜ 张雪聃、林心宇 OneFlow编译 题图由 SiliconCloud 平台生成 检索增强生成（RAG）是Databricks的客户希望在自身数据上定制AI工作流的主要应用场景。大语言模型（LLM）发布的速度非常快，许多客户都想获得最新的指导，以构建最佳的RAG流水线。在之前的 博客文章中 （LLM的长上下文RAG性能，https://www.databricks.com/blog/long-context-rag-performance-llms ）， 我们在13种流行的开源和商用LLM上进行了超过2
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