待验证70% 置信事实精确时间
朴素RAG由Meta AI于2020年提出，其范式是将问题转化为向量在知识库中检索相关文档片段后送入LLM生成答案，过程为单次静态
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来源数
70%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/22
首次发现
来源
相关事实
待验证目前解决AI知识截止问题的方案包括RAG（检索增强生成）、在提示中粘贴最新文档内容，或使用支持更长上下文窗口的模型74% 相似待验证Spring AI内置的RAG API可自动处理检索流程，针对用户提问进行向量相似检索并将相关片段交由大模型统一回复73% 相似待验证AI工作流通常是多步的，典型的RAG流程包括：嵌入用户查询、搜索向量数据库、重排结果、将上下文与查询一起送入LLM；如果不把这些操作链接到同一条trace中，就无法诊断如“向量库返回了不相关结果，导致LLM产生幻觉”这类问题。72% 相似已验证RAG（检索增强生成）由Meta AI在2020年提出，通过在LLM推理时动态检索外部知识库来弥补模型参数知识的局限性72% 相似已验证RAG（检索增强生成）架构范式由Meta AI在2020年提出，核心思想是在模型生成回答之前先从外部数据源检索相关文档作为上下文72% 相似
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