方向选择，大模型后端or传统业务后端？

之前实习组里做传统搜推有一部分人去做 rag 了，但模型上下文越来越大感觉rag没什么发展前途；综合体验上来看搜推后端跳rag属于有手就行，反之有点难，rag 技术栈太浅了。 现在各种业务都在和大模型结合，做做这种也不错

感恩[bbsemoji55358,56697]我也觉得rag很浅 【 在 littlemomo6 的大作中提到: 】 : lz研究方向nlp，有点llm基础，做过rag、agent。 : 目前秋招offer选择，想问问选大模型应用落地开发（rag、agent等），还是传统业务（广告、交易、消息通知等）更好呢？什么理由呢？ : 前者有点担心大模型凉了的后路问题，因为大模型后端缺少传统业务的技术场景。有没有了解的小伙伴可以讲讲做rag（召回精排等）后续可以跳到搜推后端么？ : ............

请问除了rag，大模型还有啥应用呢，是不是一般都用于偏离线的内容生产，放在实时链路耗时以及幻觉貌似都不是那么可以接受 【 在 hahaMonster 的大作中提到: 】 : 之前实习组里做传统搜推有一部分人去做 rag 了，但模型上下文越来越大感觉rag没什么发展前途；综合体验上来看搜推后端跳rag属于有手就行，反之有点难，rag 技术栈太浅了。 : 现在各种业务都在和大模型结合，做做这种也不错

万物都可大模型，toB结合的比较多，搜广推也可以 【 在 Hello026 的大作中提到: 】 : 请问除了rag，大模型还有啥应用呢，是不是一般都用于偏离线的内容生产，放在实时链路耗时以及幻觉貌似都不是那么可以接受