已过期60% 置信事实精确时间

RAG技术演进已从朴素的向量相似度检索发展到混合检索（Hybrid Search）、重排序（Reranking）和图谱增强检索等更高阶方案

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来源数

60%

置信度

中期 (~90 天)

时效性

2026/7/9

首次发现

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有效期至：2026/10/7(已过期)

来源

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bilibiliAI大模型应用实战2026/7/8

相关事实

部分验证RAG系统的召回主要有两种方式：向量相似度计算和关键词匹配78% 相似待验证主流 RAG 系统通常采用混合检索策略，将关键词检索与向量检索结合并通过重排序模型二次过滤77% 相似已验证RAG（检索增强生成）的典型流程包括文档分块（Chunking）、向量嵌入（Embedding）、相似度检索（Similarity Search）和上下文注入（Context Injection）四个步骤77% 相似待验证混合架构（Hybrid RAG）同时维护向量索引和知识图谱，根据查询类型动态选择或融合检索路径75% 相似

引用此条事实

Stable URI

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API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/363499

MCP

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