待验证50% 置信事实精确时间
编译式RAG通常采用三层架构：原始层保存文档原始内容用于溯源，编译层进行结构化抽取和关联建模，应用层面向问答检索支持带溯源的回答
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/15
首次发现
来源
相关事实
待验证企业级RAG通常由文档解析与分块、向量化与索引构建、运行时检索与生成三个核心环节构成74% 相似待验证工程界普遍采用RAG架构：将历史信息切分成语义块，通过嵌入模型转化为向量存入向量数据库（如Faiss、Pinecone、Weaviate），用户提问时计算余弦相似度检索最相关片段72% 相似待验证工业级RAG涉及完整链路的工程化落地，包括文档解析与分块、向量嵌入模型选型、多路混合检索、重排序（通常使用Cross-Encoder模型）优化及输出验证层71% 相似待验证该多模态RAG系统包含三个核心模块：Mina（文档加载与预处理）、Long Extract（实体抽取与知识提取）和问答模块71% 相似待验证检索增强生成（RAG）的核心流程分为三步：将知识库文档切分并向量化存储、检索语义最相关片段、将片段作为上下文注入LLM提示词71% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/753166MCP
get_claim(id=753166)