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RAG架构在健康建议场景中的成本效益优势

2025-09-10 1.5 K

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。

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