要搞清楚是用检索增强（RAG）还是长上下文，直接按照这三条规则判断就行：数据量大不大，动不动就超出模型容量或者增长得特别快？内容更新频繁不频繁？处理逻辑是不是需要跨多个文档的全局推理？如果数据又多又总在变，选RAG准没错；如果数据有边界且需要在全局找答案，那就选长上下文。 RAG的特点是把文本转成向量存进向量库（像Milvus、Weaviate、FAISS这类），按相似度给模型喂东西；就像让图书管理员按关键词给你找书。长上下文则是直接把全文扔进去，好比把一摞书摊开让读者自己看。RAG的好处是处理动态数据强，不用重复算；坏处是系统复杂，容易找错东西或者漏东西。长上下文支持全局推理、不容易断链、架构简单；坏处是每次要花很多钱，注意力容易被分散，还受token上限限制。 决策主要看这四样：基础设施难不难搞，每次用云算力多少钱，系统快不快、能不能扩展，结果准不准、证据链够不够完整。客户支持知识库通常用RAG，比一次性把整个KB发上去便宜好多；合同或法规分析适合长上下文；书籍或报告摘要可以混用，先切片检索再汇总。 实际落地的时候，RAG得注意怎么切分内容、用多少维的向量、选哪个向量库、还有冷启动的问题。长上下文要做摘要压缩、分层处理和分段推理，别每次都发一大堆冗余信息。混合策略也很常见，比如先RAG找几个片段，再把高相关的和摘要一起放进长上下文；或者离线用长上下文分析，线上用RAG快速检索。 治理和合规也很重要，要给检索结果做版本控制、建质量监控和人工回溯流程；敏感场景可以考虑长上下文或者在RAG上加审计日志。 决策流程大概就是这样：先看数据量，再看更新频率，接着看推理需求，然后估算成本和延迟接受程度，最后决定用哪个方案。数据量要是一直往上飙还超过了数十万条碎片，就倾向RAG；单个文档需要多次跨节推理的，就倾向长上下文。 说到底技术不是死的。随着模型能容纳的token变多、检索算法进步、向量库更便宜了，今天的最佳方案以后可能就不适用了。把判断做成能衡量的流程定期复盘，工程和产品目标之间找到平衡才能既省钱又靠谱。