待验证50% 置信权衡取舍精确时间
llms-full.txt 是为想一次性获取全部语料的读者准备的，对文档站点可能达四万词，往往在读到有用章节前就被截断；默认策略是用紧凑的 llms.txt 当地图，用 llms-full.txt 服务点名要全量的读者。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/13
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证llms.txt 是 2024 年提出的一种站点说明文件，放在域名根目录，用 Markdown 格式列出站点最重要页面、摘要及用途，供大语言模型爬虫理解站点结构。66% 相似待验证Notebook LM基于检索增强生成（RAG）架构，将用户文档切分为文本块并向量化后存储在内部向量数据库中58% 相似待验证滚动压缩是一种有损压缩策略，利用LLM对历史消息进行摘要，将数千token对话浓缩为数百token，借鉴了数据库领域Log Compaction的思想58% 相似已验证RAG通过将私有文档切分为文本块、转化为向量表示并存储在向量数据库中，检索相关内容注入Prompt来解决大模型知识截止日期的局限性58% 相似已验证嵌入模型将文本映射到通常768至4096维的高维语义空间，向量数据库常用HNSW和IVF近似最近邻索引算法58% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1021119API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1021119MCP
get_claim(id=1021119)