将 RAG 的上下文缩小到实际需要的范围

这篇文章讨论了在 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系统中，如何优化上下文信息。作者建议，为了提高效率和准确性，应该将 RAG 的上下文限制为模型真正需要的信息。这可以通过多种方式实现，例如使用更精细的检索策略、过滤掉冗余或不相关的信息，或者利用预训练的模型来识别并提取关键信息。通过减少不必要的上下文信息，可以降低计算成本、提高模型的响应速度，并最终提升 RAG 系统的整体性能。

📎 原文：Pruning RAG context down to what the answer actually needs | 来源：Hacker News