构建检索增强生成（RAG）系统时，开发者常面临一个核心痛点：响应迟缓。当用户提问“如何重置移动应用的密码”时，系统可能检索出15篇相关文档，涵盖密码、移动应用和账户安全等多个主题。这些内容被全部输入大语言模型（LLM）进行处理，导致大量无关或冗余信息被传递，显著增加推理延迟，拖慢响应速度，甚至引发用户不满。 更严重的是，这种“垃圾食品式”的输入模式不断累积，使系统在规模化部署时面临巨大性能瓶颈——延迟上升，基础设施成本飙升。 现在，Meta研究人员提出了一项突破性解决方案：REFRAG（Retrieval-Enhanced Fact-aware Filtering and Aggregation）。该技术通过智能上下文压缩，自动识别并剔除无关或低价值的文本片段，仅保留对回答问题真正关键的信息内容。 实测结果显示，REFRAG在保持原有准确率的前提下，将RAG系统的响应速度提升高达30.85倍。这意味着原本需要数秒的响应，现在可在毫秒级完成。 REFRAG的核心优势在于其“智能减肥”机制：它不是简单地减少检索数量，而是基于语义理解，精准压缩输入内容，确保关键信息“营养不流失”，同时大幅降低LLM的计算负担。这一技术已具备实际落地能力，可直接集成到现有RAG架构中。 对于开发团队而言，REFRAG不仅显著提升用户体验，还能大幅降低推理成本，优化资源利用率。它标志着RAG系统从“能用”迈向“高效可用”的关键一步，是推动生成式AI在生产环境规模化落地的重要技术进展。