已过期50% 置信基准精确时间
根据Logic42在2026年第三季度的客户审计基准测试，纯向量搜索（RAG）平均查询延迟180毫秒，每查询Token数1200，每万次查询成本18美元，关系准确率41%。
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来源数
50%
置信度
短期 (~14 天)
时效性
2026/10/16
首次发现
此条事实已过期，仅作历史留存，不再代表当前状态
有效期至：2026/10/30(已过期)
来源
GraphRAG悖论：知识图谱如何避免Token崩溃
rss2026/10/16
涉及实体
相关事实
待验证传统向量RAG在复杂多跳查询场景中准确率普遍为68%~72%69% 相似待验证向量RAG在关系型查询上准确率长期徘徊在40%左右。68% 相似待验证AWS 2024年与Lettria的案例研究显示，在向量RAG之上叠加基于图谱的检索，在金融、医疗、航空和法律用例中答案精度提升高达35%。68% 相似待验证超低输入价格对RAG场景有利，因为典型RAG查询可能注入5000-20000个token的检索结果而输出仅有200-500个token67% 相似待验证第三方实测1000封邮件分类，判断模型用时15.6秒、成本1.77，大模型用时48.9秒、成本2.07，成本低约15%但速度快约三倍65% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1046425API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1046425MCP
get_claim(id=1046425)