在检索增强生成（RAG）系统中，使用更小或蒸馏的语言模型可以通过简化计算需求来降低延迟，但这会带来答案质量方面的权衡，开发者必须对此进行评估。像 DistilBERT 或 TinyLLaMA 这样的小型模型需要的参数更少、内存占用更小，从而能够更快地处理用户查询。这种速度提升对于聊天机器人或搜索引擎等实时应用至关重要，因为即使是几秒钟的延迟也会降低用户体验。然而，小型模型可能缺乏其大型对应模型那样的知识深度或推理能力，这可能导致答案不够准确或细致。平衡这些因素取决于具体的用例以及对速度与质量的可接受阈值。
主要的延迟优势源于计算开销的减少。小型模型的层数和参数较少，因此处理输入的速度更快，这减少了检索和生成阶段所需的时间。例如，像 DistilGPT-2 这样的蒸馏模型可能在 500 毫秒内生成响应，而完整的 GPT-2 模型执行相同任务需要 2 秒。这种差异在大规模应用中变得非常显著：每秒处理数千个请求的服务可以在节省大量基础设施成本的同时保持响应速度。此外，小型模型更容易部署在边缘设备或资源有限的环境中，如移动应用程序，在这些场景下延迟和硬件限制至关重要。然而，开发者必须确保模型尺寸的缩小不会损害其解释检索到的文档或生成连贯答案的能力。
答案质量主要受到模型理解上下文和综合信息能力的影响。小型模型可能难以处理需要多步推理或细致领域知识的复杂查询。例如，如果检索到的文档包含模糊的术语，蒸馏模型可能会误解关于医疗诊断的技术问题，而大型模型可以从上下文中推断出正确的含义。检索组件的质量也起着作用：如果系统获取的文档高度相关，小型模型可以依靠这些上下文来弥补其局限性。开发者可以通过在特定领域数据上微调小型模型或优化检索流程以优先考虑准确性来缓解质量问题。最终的选择取决于应用程序优先考虑速度（例如，实时客户支持）还是深度分析（例如，研究协助），并且测试对于找到正确的平衡至关重要。
