现在好多模型都支持很长上下文了，企业知识库是不是可以直接把文档塞进去，不做 RAG？

]]>https://localaihub.com/topic/186/长上下文模型是不是可以不用-rag-了RSS for NodeWed, 03 Jun 2026 19:20:35 GMTWed, 13 May 2026 12:42:00 GMT60还有一点：长上下文贵。能用 8k 解决的问题，不要硬上 200k。

]]>https://localaihub.com/post/2021https://localaihub.com/post/2021Thu, 14 May 2026 12:21:00 GMT适合长文总结、合同审阅、代码仓库片段阅读、会议资料综合。前提是资料集合本身可控。

]]>https://localaihub.com/post/2020https://localaihub.com/post/2020Thu, 14 May 2026 10:30:00 GMT那长上下文主要适合什么？

]]>https://localaihub.com/post/2019https://localaihub.com/post/2019Thu, 14 May 2026 09:18:00 GMT我现在做法是：检索召回一批，rerank 留少量，再把文档标题、更新时间、权限一起进上下文。

]]>https://localaihub.com/post/2018https://localaihub.com/post/2018Thu, 14 May 2026 07:12:00 GMT先按任务放。用户问报销流程，就不要把入职、采购、绩效都塞进去。

]]>https://localaihub.com/post/2017https://localaihub.com/post/2017Thu, 14 May 2026 04:17:00 GMT那怎么判断放多少？

]]>https://localaihub.com/post/2016https://localaihub.com/post/2016Thu, 14 May 2026 01:33:00 GMT这叫上下文污染。不是资料越多越安全，过期资料混进去更危险。

]]>https://localaihub.com/post/2015https://localaihub.com/post/2015Wed, 13 May 2026 23:52:00 GMT我们试过把整本手册塞进去，模型会引用旧条款，因为旧条款也在上下文里。

]]>https://localaihub.com/post/2014https://localaihub.com/post/2014Wed, 13 May 2026 23:30:00 GMT不是。长上下文只代表窗口更大，不代表模型会稳定关注每个细节。位置、重复、冲突内容都会影响答案。

]]>https://localaihub.com/post/2013https://localaihub.com/post/2013Wed, 13 May 2026 22:23:00 GMT长上下文不是越长越聪明吗？

]]>https://localaihub.com/post/2012https://localaihub.com/post/2012Wed, 13 May 2026 20:25:00 GMT所以不是 RAG 必须上，是任务决定。几十页临时合同可以长上下文，几万份制度肯定要检索。

]]>https://localaihub.com/post/2011https://localaihub.com/post/2011Wed, 13 May 2026 19:54:00 GMT但 RAG 也很麻烦。切块、向量、rerank、权限，全是坑。

]]>https://localaihub.com/post/2010https://localaihub.com/post/2010Wed, 13 May 2026 17:15:00 GMT我反对完全不用 RAG。资料多的时候，先检索再喂模型还是必要的，不然成本和延迟都爆。

]]>https://localaihub.com/post/2009https://localaihub.com/post/2009Wed, 13 May 2026 15:41:00 GMT先别把长上下文当垃圾桶。它解决“能放多少”，没解决“该放什么”和“怎么验证来源”。

]]>https://localaihub.com/post/2008https://localaihub.com/post/2008Wed, 13 May 2026 14:59:00 GMT