2024年，百万上下文依然没有杀死RAG

AIGC动态5小时前发布 QbitAI

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文章摘要

【关键词】 RAG技术、大模型、教育应用、制造业、金融行业

RAG（检索增强生成）技术在大模型时代的重要性被广泛认可，尽管有人预测其将过时，但RAG依然在产业界和学术界发挥着重要作用。在教育、制造和金融等行业中，RAG技术的应用正在帮助大模型更好地理解和生成语言，同时读取企业内部的海量数据资源。

在教育领域，RAG技术通过低成本、高灵活性的方式解决了大模型更新迭代的问题，提高了在线教学效果，并减少了人力成本。例如，腾讯云向量数据库帮助教育企业优化RAG方案，实现了在复杂知识库中的高效检索，提升了检索效率，并释放了教育资源的价值。

制造业中，RAG技术整合行业知识，解决了文档多、内容复杂的问题，提高了效率和人才培养效率。腾讯云大模型知识引擎帮助企业构建企业级知识服务，缩短了新人工程师的上手周期，并提升了工作效率。

在金融行业，RAG技术的应用注重合规、安全与隐私。招商证券利用腾讯云AI代码助手提高了研发效率，同时确保了数据安全和隐私保护。腾讯云的技术方案支持私有化部署，满足了金融业的高要求。

腾讯云在RAG技术的成功应用归功于其长期的技术积累、内部验证、丰富的服务生态和快速迭代能力。腾讯云向量数据库在多种场景下的应用证明了其技术实力和灵活性。随着AI要求的升级，RAG技术将继续演进，提高检索效率和多模态数据处理能力，降低使用门槛，推动更多场景的智能化转型。因此，RAG技术不仅不会过时，反而将随着大模型技术的深入落地变得更加重要。