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用查詢感知壓縮降低 RAG 成本
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💡了解如何降低 RAG 輸入 token 成本，同時保留回答所需的關鍵上下文。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
此模式會在檢索完成後、最終生成前壓縮檢索到的上下文。
為什麼重要
此模式可改善生產環境 RAG 系統的成本效益，尤其適用於檢索文件較長或數量較多的情況。團隊可能需要增加少量前處理延遲，換取較低的主要模型推論成本。
下一步行動
在 Amazon Bedrock 的 RAG 管線中建立查詢感知篩選階段原型，並衡量 token 節省量與回答品質變化。
誰應關注：Developers & AI Engineers
關鍵要點
- •此模式會在檢索完成後、最終生成前壓縮檢索到的上下文。
- •較小的模型會根據使用者查詢評估各個檢索片段。
- •減少輸入 token 可降低大規模 RAG 的運行成本。
- •此方法旨在移除不相關內容，同時維持回答品質。
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原始來源： AWS Machine Learning Blog ↗
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