Meta新技术突破RAG速度瓶颈，大模型推理效率飙升30倍

2025年10月19日，Meta超级智能实验室发布重磅技术成果：其研发的全新优化方案将大模型RAG（检索增强生成）推理速度提升30倍，为这一核心技术的规模化落地扫清关键障碍。

作为Meta于2020年率先提出的技术架构，RAG通过“检索外部知识库+生成精准回答”的模式，能将大模型“幻觉”概率降低60%以上，却长期受限于推理速度瓶颈。此次突破聚焦检索与生成两大核心环节：采用“多阶段向量索引”优化检索链路，亿级数据检索响应时间压缩至毫秒级；同时通过上下文动态压缩技术，突破大模型输入窗口限制，减少无效信息处理耗时。

速度跃升已显现实用价值：在金融投研场景，分析师调用RAG生成报告的等待时间从分钟级缩短至秒级；制造业设备运维中，工程师借助优化后系统，故障排查效率再提升40%。该技术无需额外增加算力成本，可适配主流向量数据库与大模型，尤其契合智能客服、法律检索等高频交互场景。

此次突破不仅巩固了Meta在RAG领域的技术引领地位，更推动大模型从“可用”向“好用”跨越，为垂直行业智能化升级注入新动力。
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