待验证50% 置信事实精确时间
siift 通过持续演进的业务上下文（evolving business context）积累业务历史信息，而非每次对话都从零开始
1
来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/9/15
首次发现
有效期至：2026/12/14
来源
涉及实体
相关事实
待验证基于 LLM 的信息抽取通过提示词工程即可快速适配不同业务场景，无需重新训练模型59% 相似待验证The context window in LLMs determines how many conversation turns the model can remember when making modifications to previously generated content57% 相似待验证任何一次性构建的完美企业模型都会因业务持续变化而很快过时，迭代式反馈驱动的方法更符合真实业务的动态特性57% 相似待验证持久知识需要时通过RAG（检索增强生成）技术按语义相关性召回，再注入Prompt57% 相似待验证In traditional approaches, open-source models need to reload context from scratch with each conversation turn, with first-token latency typically at 6–8 seconds.57% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/923631API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/923631MCP
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