技术架构的经济性与准确性平衡
相比直接使用大语言模型处理健康咨询，LLM-RAG-Longevity-Coach的RAG架构通过精准数据检索实现了双重优化：将API调用成本降低60%的同时，使建议准确率提升40%。系统通过在本地建立专业健康知识向量数据库，只检索与用户问题真正相关的数据片段作为LLM的上下文。
- 避免向LLM传输完整数据库节省token消耗
- 检索过滤机制排除无关信息干扰
- 动态上下文窗口优化实现最佳性价比
实际运行数据显示，处理典型基因咨询问题时，传统LLM方案需要8000+token上下文，而RAG方案平均只需1200token，在保持同等专业水平的前提下大幅降低了运营成本。
This answer comes from the articleRAG-based construction of a mini-assistant providing health advice (pilot project)The
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " RAG架构在健康建议场景中的成本效益优势
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