Context Window 与 RAG 路径对比
方案 A：全量直输（Direct Input）
原始语料：文档库 / 对话历史 / 结构化数据
问题：总 Token 快速增长，易触发窗口上限
常见后果：
- 成本高：无关内容同样参与推理
- 时延高：序列更长，推理更慢
- 噪声高：关键信息被稀释
- 更新难：新增知识需重写上下文
方案 B：RAG（Retrieval-Augmented Generation）
Step 1: Chunk + Embedding + Index
Step 2: Query -> Vector Search
Step 3: Top-K Evidence Chunks
Step 4: 组装 Prompt 进入 Context Window
收益：更低成本、更低时延、更高可更新性
注意：召回质量与重排序策略决定上限