已验证70% 置信事实时间未知
RAG的完整流程分为两大阶段：数据索引阶段和查询检索阶段
4
来源数
70%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/7/2
首次发现
有效期至：2026/9/30
来源
相关事实
待验证RAG的工作原理分为检索阶段（将问题转为向量从知识库召回相关内容）和生成阶段（将召回上下文与问题输入模型作答）83% 相似待验证RAG完整技术流程分为索引阶段、检索阶段、生成阶段三个阶段，解决了LLM知识截止日期和幻觉两大核心痛点82% 相似待验证RAG通过检索+生成两阶段架构，先将问题转化为向量表示在向量数据库（如Faiss、Milvus、Chroma）中进行语义检索，弥补大模型知识固化和无法感知私有信息的缺陷80% 相似已验证RAG核心流程分为离线阶段（将企业文档切片经Embedding模型转化为高维向量存入向量数据库）和在线阶段（将用户查询向量化后相似度检索），有效解决大模型幻觉问题80% 相似已验证RAG的完整工作流程包含索引、检索、生成三个关键阶段，索引阶段需通过Embedding模型将文本块转换为高维向量79% 相似
引用此条事实
Stable URI
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/55298MCP
get_claim(id=55298)