Artikel ini menganalisis Gemini 1.5 Pro, model multi-modal berskala besar terbaru yang diluncurkan oleh Google, yang memiliki kemampuan kuat untuk menangani konteks yang sangat panjang dan berkinerja baik dalam pemahaman bahasa dan pengambilan informasi. Kemunculan Gemini 1.5 Pro telah menantang metode tradisional retrieval-augmented generation (RAG) dan memicu pemikiran ulang akan pentingnya metode tersebut. Artikel ini akan mengeksplorasi secara mendalam perbedaan antara model konteks panjang dan metode RAG, serta membandingkan kelebihan dan kekurangannya, dengan harapan dapat memberikan pemahaman yang lebih komprehensif kepada pembaca.
Gemini1.5Pro adalah model multi-modal berskala besar terbaru yang diluncurkan oleh Google. Model ini memiliki kemampuan untuk menangani konteks yang sangat panjang dan menunjukkan pemahaman bahasa yang sangat baik serta kemampuan pengambilan informasi dalam pengujian. Kinerjanya menantang metode RAG tradisional dan memicu diskusi dan pertanyaan tentang perlunya metode RAG. Artikel ini menganalisis perbedaan, kelebihan dan kekurangan antara model konteks panjang dan metode RAG.
Artikel ini membahas secara mendalam perbedaan antara Gemini 1.5 Pro dan metode RAG tradisional, serta menganalisis kelebihan dan kekurangan masing-masing, memberikan wawasan berharga bagi pembaca untuk memahami tren perkembangan model bahasa besar. Di masa depan, model konteks panjang dan metode RAG dapat dikembangkan secara kolaboratif untuk bersama-sama mendorong kemajuan teknologi kecerdasan buatan.