如何使用GPT-4.1构建RAG代理？ 第1张来源：OpenAI

不过，根据你的使用情况（尤其是如果你正在处理 20 万个以下的代币），DeepSeek-R1 或 Gemini 2.5 等替代品可能会给你带来更高的性价比。

但是，如果您的需求包括前沿推理或最新知识，那么请关注 GPT-4.5 或 Gemini 等竞争对手。

GPT-4.1 可能不会彻底改变游戏规则，但它是一次明智的进化，尤其是对开发者而言。OpenAI 将重点放在了实际改进上：更好的编码支持、更长的上下文处理以及更低的成本，从而使模型更容易获得。

不过，在基准透明度和知识新鲜度等方面，OpenAI 仍给竞争对手留下了跃跃欲试的空间。随着竞争的加剧，GPT-4.1 证明了 OpenAI 正在倾听–现在该谷歌、Anthropic 和其他公司行动了。

配置

这可能就是你没有看到遗漏或幻觉的原因–你为 LLM 提供的正是它所需的分块上下文。

好了，让我们通过一个分步指南来详细说明如何使用 GPT-4.1 构建一个代理检索-增强生成（RAG）管道，并通过对两份大型 PDF 文件（每份 50 多页）进行分块和索引来利用其 100 万个令牌上下文窗口功能，从而检索出准确的答案，且不会出现幻觉。

GPT-4.1 Mini 是构建代理检索-增强生成（RAG）系统的稳健而经济的基础。GPT-4.1 Mini 支持 100 万个标记的上下文窗口，因此可以输入大量语义丰富的文档块，从而增强了模型提供基于上下文的准确响应的能力。

GPT-4.1 Mini 增强的指令跟踪能力、长语境处理能力和经济性使其成为开发复杂的生产级 RAG 应用程序的绝佳选择。它的设计有利于与大量文件进行深入、细致的交互，使其成为人工智能驱动的信息检索领域不断发展的宝贵资产。