简单的RAG系统可能即将被淘汰，但更个性化的版本将继续存在。

我最近在深入研究Genimi 1.5 Pro，作为一名AI领域的创业者，我有一些见解想要与你分享。

RAG是一种搜索技术，它通过比较信息的相似度来检索所需内容。

鉴于RAG主要用于信息检索，而我发现LLM在这方面的表现尤为出色。

目前市场上的数据集，其token数通常不超过100万。

类似于OpenAI的Assistant API，如果Gemini API能够处理大型文件，那么成本将变得至关重要。

就成本而言，Gemini Pro 1.0处理100万个token的费用是0.125美元，而1.5 Pro版本的成本将大幅降低。

这意味着我们可以以更低的成本完成更多的任务。

此外，LLM的检索功能极为强大，它不受数据格式的限制，无论是代码、文本、音频还是视频，LLM都能轻松处理。

更为惊人的是，Gemini甚至能够迅速识别视频中的关键帧。

这是许多RAG系统尚未实现的功能。

然而，检索信息仅是开始，理解和推理才是至关重要的环节。

LLM在这方面仍在持续进步。

那么，RAG的未来将如何发展？Gemini 1.5 Pro又将带来哪些变革？这些问题值得我们进一步关注。

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