AI的發展速度和成本問題是一個復雜的話題。隨著AI模型的不斷進步,它們的成本也在不斷上升,下一代模型的開發變得更加昂貴,這種成本的增加將會導致AI發展速度的放緩。如果未來的AI模型能夠顯著降低成本,比如GPT-5模型的成本大幅下降,那么將會看到AI技術的加速發展,但在當前的情況下,由于成本的上升和對模型的謹慎態度,AI的發展會比預期的要慢。
通常而言,RAG 賦予了語言模型獲取和處理外部信息的能力,使其不再被限制在固有的知識范疇內。通過將語言模型與信息檢索系統結合,RAG 允許模型動態地從互聯網、知識庫或其他外部來源檢索相關內容,并將這些內容融合到生成的響應中。這一機制確保了生成的答復不僅貼近真實世界,內容更加翔實可信,從而顯著提升了語言模型在處理復雜問題時的表現。