实时检索与预计算答案或段落之间的权衡取决于计算成本、延迟、灵活性和维护的平衡。实时检索会在每个查询到达时对其进行处理，而预计算则会提前生成答案并从存储中提供。每种方法对系统设计、用户体验和评估都有不同的影响。
在系统设计方面，实时检索需要可扩展的基础设施来处理不可预测的查询负载。例如，使用实时处理的搜索引擎可能会部署分布式计算框架（例如 Apache Spark）来并行化嵌入生成或数据库查找等任务。这需要持续的计算资源（例如 GPU 实例），并可能在高峰流量期间增加运营成本。然而，预计算将成本转移到离线阶段：为预期查询生成答案并将其存储在快速访问数据库（例如 Redis）中。虽然这降低了运行时成本，但预计算将覆盖范围限制在预定义查询，并且需要对用户意图做出假设。例如，一个预计算答案的常见问题解答（FAQ）机器人可能会遗漏一些小众问题，从而强制使用后备机制，如“抱歉，我不知道”。
延迟和用户体验也不同。实时系统会引入处理延迟（例如，每个查询 200-500 毫秒），原因在于查询解析、检索和排名等步骤。然而，它们可以适应新的或不断变化的数据——使用实时检索的新闻助手可以获取最新文章。预计算系统通过提供缓存结果来提供接近即时的响应（例如 10 毫秒），提高了感知速度。权衡在于灵活性：如果用户的查询与预计算模式不匹配，系统就会失效。例如，一个预计算酒店推荐的旅行指南应用程序可能在需求突然激增期间缺乏更新的价格信息。
评估和维护进一步突显了差异。实时系统更难评估，因为性能取决于实时数据和多样的查询。必须持续跟踪 precision@k 等指标，并且边缘情况（例如拼写错误）需要强大的错误处理能力。预计算系统简化了评估，因为输出是固定的且可以提前测试，但它们需要频繁更新以保持相关性。预计算天气的应用程序需要每小时重新计算以保持准确性，而实时系统可以直接从 API 拉取最新数据。预计算系统的维护成本也随数据波动性而增加，这使得它们不太适用于股票价格或社交媒体趋势等动态领域。
