待验证50% 置信决策规则精确时间

RAG实践中需注意切分粒度、检索召回率以及“检索不到时应拒答”的策略设计。

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/13

首次发现

来源

LangGraph+MCP+RAG：企业级医疗多智能体实战解析

涉及实体

相关事实

已验证RAG工程落地时质量瓶颈通常不在模型本身，而在检索管道的设计质量70% 相似待验证RAG依赖精确的向量检索推理成本低但受限于检索质量，超长上下文窗口避免检索失配但KV缓存显存占用随上下文长度线性增长导致推理延迟和成本上升68% 相似待验证应对惊群效应的有效手段包括指数退避重试策略、请求队列与令牌桶限流，以及在负载均衡层提前熔断67% 相似待验证应对长尾分布的常见策略包括过采样（如SMOTE）、欠采样、类别权重调整、Few-shot Learning及利用大模型零样本能力兜底66% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/1013546

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1013546

MCP

get_claim(id=1013546)