RAG场景下该选稠密模型还是MoE？
本文探讨了在构建大规模检索增强生成（RAG）系统时，选择稠密模型（Dense）还是混合专家模型（MoE）的架构考量。MoE模型虽然推理速度快、激活参数少，但在RAG场景下存在显存占用（VRAM）巨大的问题，因为必须将所有专家参数加载到内存中，这对本地部署极不友好。其次，在处理长上下文和复杂检索信息时，MoE的路由机制可能导致上下文关联性减弱，而稠密模型在长文本表征和注意力机制上通常表现更稳定。此外，稠密模型在量化后的性能损耗比MoE更可控。因此，若侧重本地低成本部署、长文本检索的精确度与稳定性，高参数量的稠密模型依然是开发者的首选；若显存充足且追求极致推理速度，则可考虑MoE。