Late Chunking vs Contextual Retrieval：先編碼後切塊的零成本上下文 vs LLM 前置生成的精準度交易
Anthropic Contextual Retrieval 用 LLM 為每塊生成 50-100 token 前置上下文把失敗率從 5.7% 壓到 1.9%（含 rerank），成本約 $1.02/1M tokens；Late Chunking 先以 32K 長上下文模型全文件編碼再切塊 mean-pool，零額外 LLM 成本，取捨在窗口、延遲與文件結構。