非常非常值得一看的来自 LangChain 团队的 RAG 视频：当 LLM 的上下文足够长了就不需要 RAG 了吗？
—— RAG在长上下文大语言模型(LLM)中的应用探讨
这是@rlancemartin最近在几个聚会上关于在长上下文LLM时代使用RAG的讲座。随着上下文窗口增至超过100万Token，很多人质疑RAG是否已经过时。我们结合几个最新的项目成果来分析这个问题。我们讨论了长上下文LLM在事实推理和信息检索方
面现有的限制（采用多针索引分析法），同时也探讨了上下文窗口扩展可能带来的RAG应用场景的变化，如文档中心的索引技术和RAG的流程优化。
幻灯片展示：[查看详情](https://t.co/9R200tHtVq)
重点参考文献：
1/ 多针索引分析，合作研究者@GregKamradt
[阅读更多](https://t.co/qKawZwFmtY)
2/ RAPTOR研究项目，主要研究者包括@parthsarthi03
[项目首页](https://t.co/NtpXg1ieDG)
[视频介绍](https://t.co/Ncu8ltjKLa)
3/ Dense-X / 多维数据索引技术，主要研究者@tomchen0
[学术论文](https://t.co/RmC25jQgr0)
[相关博客](https://t.co/uP6II4AtlM)
4/ 长上下文数据嵌入技术，研究者包括@JonSaadFalcon, @realDanFu, @simran_s_arora
[研究概览](https://t.co/ywr8FrvjfP)
[技术教程](https://t.co/a74Obw78xv)
5/ 自适应RAG (@AkariAsai等)，及C-RAG (Shi-Qi Yan等)
[论文一](https://t.co/OuaLCdh2D2)
[论文二](https://t.co/2pUK1jy0rv)
[研究动态](https://t.co/N4t89gcDww)
0:20 - 上下文窗口正逐渐增大
2:10 - 多针索引挑战
9:30 - RAG的未来变革
12:00 - 查询机制分析
13:07 - 以文档为中心的索引技术
16:23 - 自我反思的RAG模式
19:40 - 总结
