O lançamento do modelo Gemini 1.5 Pro do Google aumentou o comprimento do contexto para surpreendentes 10 milhões de tokens. Essa inovação desencadeou extensas discussões sobre a direção futura da tecnologia de geração de aprimoramento de recuperação (RAG). O aprimoramento dos recursos de entrada de texto longo substituirá completamente a tecnologia RAG? Ou a tecnologia RAG ainda desempenhará um papel importante? Este artigo fornecerá uma análise aprofundada disso e explorará as vantagens do Google em termos de poder de computação e seu impacto na indústria.
O modelo Gemini 1.5 Pro lançado pelo Google aumentou o comprimento do contexto para 10 milhões de Tokens, desencadeando discussões na indústria sobre o futuro da tecnologia RAG. Algumas pessoas pensam que a entrada de texto longo pode substituir o RAG, mas outras pensam que o RAG ainda desempenhará um papel importante. A vantagem do Google em poder computacional o coloca à frente de outras empresas na exploração de contexto, o que pode ter impacto em algumas startups.
O lançamento do modelo Google Gemini 1.5 Pro marca um grande salto nas capacidades de processamento de informações dos modelos de IA. Seu impacto na tecnologia RAG e seu impacto potencial em toda a indústria de IA merecem atenção contínua. No futuro, o processamento de textos longos e a tecnologia RAG poderão coexistir e desenvolver-se, promovendo conjuntamente o progresso da tecnologia de IA.