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RAG、记忆与上下文如何串联：一次对话最多调六次 LLM

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AI 综述

一篇技术文章拆解了 RAG、向量数据库、混合检索、短期与长期记忆、工具调用和上下文窗口之间的关系：用户说一句话，背后可能调用四次 LLM；若再用 LLM 做摘要和提取记忆，调用次数可达六次。文中举例说明检索流程：十万段内容先取 20 个候选、最终留 5 段、参考资料不超过 4,000 token。文章强调这些数字只是举例，不是默认最佳配置。

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最新进展10月17日 01:19

RAG、记忆、上下文，这几个东西到底怎么串起来？

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10月17日

01:19
掘金
RAG、记忆、上下文，这几个东西到底怎么串起来？
文章用一次完整对话拆解 RAG、向量数据库、混合检索、短期与长期记忆、工具调用和上下文窗口之间的关系，说明用户说一句话背后可能调用四次 LLM，若再用 LLM 做摘要和提取记忆则达六次。文中举例十万段内容先取 20 个候选、最终留 5 段、参考资料不超过 4,000 token，并强调这些数字只是举例，不是默认最佳配置。

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