@钊哥科普
招笑，首先三个东西并不是同一维度的东西，并不能这么比。RAG是一套技术流程；contex是当前语境的即时输入信息；Engram是模型本身的一部分。

你既然一定要，我就教教你。
1、RAG并不能简单的类比为“知识”，他是一套包含检索和生成的技术流程，放在这里应该改成“临时查资料的能力”。
2、RAG在追求高度精准性的专业场景里，贡献度是非常高的，可能直接影响正确性。
3、你把context放在这里就很傻，因为Context也可能是RAG的一部分，你如果硬要单独比，那任何技术手段都需要消耗Token，很多场景用RAG和Engram的Token消耗不见得比Context更低，RAG和Engram还要额外的存储或者向量数据库成本。
4，Engram更契合长尾场景，复杂，专业度很深的场景，比如AI4S。用存储换计算，所以能用到Engram的项目成本本来就并不低，只能说比不用Engram更划算。用在普通的项目中都用不到Engram，直接base 模型干了……

所以，看来你不是很懂RAG？对Engram更是一窍不通。
@来去之间 王总不用慌，不用听他吹，他不太懂。你让你们懂的同事一看就知道了。