本文分析了Google最新推出的大型多模態模型Gemini 1.5 Pro，它擁有處理超長上下文的強大能力，在語言理解和資訊檢索方面表現出色。 Gemini 1.5 Pro 的出現，對傳統的檢索增強生成(RAG) 方法提出了挑戰，引發了人們對其必要性的重新思考。文章將深入探討長上下文模型和RAG 方法的差異，並比較它們的優劣，以期為讀者提供更全面的理解。
Gemini1.5Pro 是Google最新推出的大型多模態模型，具有處理超長上下文的能力，在測試中展現出出色的語言理解和資訊檢索能力。其性能對傳統的RAG 方法提出了挑戰，引發了關於RAG 方法存在必要性的討論和質疑。文章分析了長上下文模型和RAG 方法之間的差異和優劣。
文章深入探討了Gemini 1.5 Pro 與傳統RAG 方法的差異，並分析了各自的優點和不足，為讀者理解大型語言模型發展趨勢提供了valuable insights。 未來，長上下文模型和RAG 方法可能將協同發展，共同推動人工智慧技術的進步。