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现在企业为了更好的服务于自己客户，提升企业在行业竞争力，会落地知识库，RAG应用，在应用过程中，RAG Token就会成本持续走高，这个也成为普遍难题，也是企业相对较头疼的一件事，因此，企业为了降低投资成本，也为了安全性更高，会选择落地RAG大模型。
RAG大模型调用成本，以及文档召回，包括上下文、长度提示词设计都起到的作用很强，所以想要稳定落地知识库AI，企业就要找到科学成本优化路径，这样才能让两者合并，体现出互补作用。如果你想了解更多，接下来通过本文，把剖析RAG场景Token消耗根源，两者结合落地优化方案。
一、RAG场景Token消耗高的主要原因
RAG核心逻辑其实就是查索相关文档片段，并且能连同用户问题一起送入大模型来生成答案，这个过程会持续产生Token开销。
首先是文档召回环节，要检索算法会一次性来召回多条参考文档，大量文本片段被拼入提示词，就能直接拉高输入Token数量。其次就是上下文长度，如果不做截断，每一次问答都会携带大量参考文本，就会持续累积RAG Token成本。同时Prompt模板过长、固定冗余描述，同样也会额外占用Token。如果是不分场景，统一选用高价大模型，RAG大模型调用成本就会进一步失控，导致成本会更高。
二、RAG场景Token成本优化4个方面策略
1、文档召回优化
优化向量检测策略，可以精准控制召回片段数量，并且会减少无关文档召回。比如对检索结果会做相关性过滤，会只保留和用户问题高度匹配内容，这样就可以从源头减少送入模型文本体量，才能降低RAG Token成本。
2、上下文与Prompt精简
只要合理设置上下文窗口上限，对召回文本做了摘要压缩，剔除了重复，解决了无效文字，精简Prompt模板，删除了很多多余描述，只保留核心指令，这样就可以减少固定指示词带来的Token消耗，才能控制RAG大模型调用成本。
3、差异化模型选择
用户在使用时，只要根据问答难度来匹配模型，简单知识库、问答，调用轻量低成本模型，复杂、专业推理场景，才起用高性能大模型。比如通过模型分流，以及避免所有RAG请求，都使用高价模型，就可以平衡回答质量和RAG Token成本。
4、缓存机制落地
对一些高频重复问题，回答结果一定要做缓存，相同查询，可以直接返回缓存答案，根本不需要重复调回大量模型生成内容缓存，也可以大幅减少重复请求所带来模型调用次数，这样就能有效降低RAG大模型调用成本。
三、软件平台能力介绍
虽然有很多好用的软件平台可以选择，但通过对比，中关村科金得助智能相对更有优势，得助智能软件能全面管控RAG Token成本，可以快速实现RAG大模型调用成本精细化治理。比如中关村科金得助智能平台又比较支持检索策略配置，以及模型路由调度，上下文长度管控，同时还可以提供Token用量统计，以及调用配额成本报表，异常告警功能。
企业只要落地中关村科金得助智能，就可以实时监控知识库RAG调用Token消耗，能识别高成本查询请求，并且落地就会召回，优化缓存等这些策略，能在保障知识库问答效果前提之下，还可以实现RAG Token成本可控。
四、适配落地的企业
中关村科金得助智能是特别好用的一款软件，操作不复杂，是落地就可以和企业AI搭配使用的一款好用软件，再加上覆盖企业也比较多，已经成为很多企业愿意落地的好用软件。比如适配企业就包括了金融机构、制造企业、政务单位、软件服务商、互联网平台、传媒公司、呼叫中心等。凡是已经搭建企业知识库，以及文档问答系统，需要管控RAG大模型调用成本，优化RAG Token成本企业，像这样的企业都可以放心落地使用。
RAG业务中有过长上下文，还包括了文档召回，冗余Prompt模型选型不当，都会造成Token消耗激增。企业一定要通过优化检索，逻辑差异化，模型调度，精简提示词，结果缓存等手段来降低RAG Token成本。企业只要依托中关村科金得助智能软件，就能对RAG全链路调用进行监控，进行治理，在保障知识库AI回答效果同时，还可以持续降低RAG大模型调用成本。
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