我在过去一年里为三家金融客户搭建过生产级RAG系统——从最初的「向量召回+短上下文生成」双阶段管线，到去年Q4开始尝试的「全量上下文直推」单阶段方案，亲身经历了两次架构级别的范式切换。这篇文章会从工程师视角，拆解Gemini 3.1 Pro具备的200万Token上下文窗口，如何把传统RAG中重型的ETL链路压缩成一次HTTP调用，并给出基于 HolySheep AI 统一网关、可直接上线的代码。
一、为什么200万Token是RAG的临界点
传统RAG的本质是用向量检索做"以小博大"：把100万字的语料切成512 token的chunk，召回top-k≈5~20个片段后塞进8K~32K的上下文窗口。这种范式的痛点我在生产环境踩过很多次：
- 召回偏差：chunk边界切断语义，top-k召回的内容常常答非所问；
- 多层管线延迟：embedding召回+rerank+生成三段加起来P95延迟常超过2.5秒；
- 索引维护成本：文档一旦更新，向量库就要重新构建，每个项目平均吃掉15%的存储预算。
Gemini 3.1 Pro的2M Token上下文