Die Veröffentlichung des Gemini 1.5 Pro-Modells von Google hat die Kontextlänge auf erstaunliche 10 Millionen Token erhöht. Dieser Durchbruch hat umfangreiche Diskussionen über die zukünftige Ausrichtung der Retrieval Enhancement Generation Technology (RAG) ausgelöst. Wird die Erweiterung der Langtexteingabemöglichkeiten die RAG-Technologie vollständig ersetzen? Oder wird die RAG-Technologie weiterhin eine wichtige Rolle spielen? In diesem Artikel wird dies ausführlich analysiert und die Vorteile von Google bei der Rechenleistung sowie deren Auswirkungen auf die Branche untersucht.
Das von Google veröffentlichte Modell Gemini 1.5 Pro erhöhte die Kontextlänge auf 10 Millionen Token und löste in der Branche Diskussionen über die Zukunft der RAG-Technologie aus. Einige Leute glauben, dass die Eingabe langer Texte RAG ersetzen kann, andere glauben, dass RAG weiterhin eine wichtige Rolle spielen wird. Aufgrund seines Vorsprungs bei der Rechenleistung ist Google anderen Unternehmen bei der kontextlängenbezogenen Erkundung voraus, was sich auf einige Start-ups auswirken kann.
Die Veröffentlichung des Google Gemini 1.5 Pro-Modells markiert einen großen Sprung in den Informationsverarbeitungsfähigkeiten von KI-Modellen. Seine Auswirkungen auf die RAG-Technologie und seine potenziellen Auswirkungen auf die gesamte KI-Branche verdienen weitere Aufmerksamkeit. In Zukunft könnten Langtextverarbeitung und RAG-Technologie nebeneinander existieren und sich weiterentwickeln und gemeinsam den Fortschritt der KI-Technologie vorantreiben.