待验证50% 置信事实精确时间

一个追踪记录显示，GraphRAG 单次全局查询需要 10+ 次 LLM 调用和约 20 万 token，而局部查询约 11,500 token。

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来源数

50%

置信度

中期 (~90 天)

时效性

2026/10/18

首次发现

有效期至：2027/1/16

来源

Naive RAG 正在骗你：7 种能活到生产环境的 RAG 架构

涉及实体

GraphRAGconcept 微软company

相关事实

待验证一次典型的RAG调用可能检索5-10个文档块，每块500-1000个Token，输入Token总量可达5000-10000个，而生成回答通常只有200-500个Token74% 相似待验证在20轮交互的典型场景中，如果系统提示词占15000 Token，每轮平均产生2000 Token，到第20轮时单次请求的输入Token数膨胀到55000 Token65% 相似待验证在加入 GIN 索引和生成式 tsvector 之前，跨 10000 条翻译的搜索需要约 800ms；加入索引后，即使数据量涨到 100000 条翻译，同样查询降到约 20-40ms。65% 相似待验证在一个典型项目查询中发送了45,000 tokens的上下文，但真正有用的只有约5,000 tokens62% 相似待验证六个对比模型都标称约 100 万 token 上下文。61% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/1063913

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1063913

MCP

get_claim(id=1063913)