成本与延迟控制

嵌入表示含义，向量数据库检索候选结果，重排序器则精炼结果。了解这三个检索层在RAG中如何不同并协同工作。

AI 模型并非每个问题都需要检索。重要的问题在于知道何时其内部知识已不再足够。检索触发器是一个实用的决策边界，它决定 AI 系统何时应停止仅依赖模型知识，并在回答前获取外部证据。

RAG听起来很复杂，但想法很简单：在AI回答之前，它先从知识源查找有用的信息，并将该信息提供给语言模型。本指南使用一个简单的思维模型来解释RAG、LLM、状态、记忆和工具。

更大的上下文窗口并不保证更好的答案。本文解释了信号稀释、证据冲突、状态过时、位置敏感性和有损压缩如何降低AI可靠性——并介绍了一种实用的上下文压力测试。

私有 AI 基础设施不应围绕单一 GPU 或单一模型来设计。更具韧性的做法是将快速推理 GPU、内存充裕的 AI 系统、物理 AI 节点以及可选的前沿云模型，统一置于一个具备能力感知的路由层之后。