待验证50% 置信事实精确时间

Campus Find数据库设计遵循第三范式（3NF）原则

1

来源数

50%

置信度

中期 (~90 天)

时效性

2026/7/2

首次发现

有效期至：2026/9/30

来源

Technical Breakdown of Campus Find: A DeepSeek-Powered AI Lost & Found System

bilibili老十四2026/5/30

相关事实

待验证Campus Find后端采用Node.js + Express.js架构，使用MySQL作为关系型数据库66% 相似待验证RAG系统采用「索引-检索-生成」三阶段流水线，通过嵌入模型将文档块转化为高维向量存入向量数据库，再通过余弦相似度或近似最近邻算法检索61% 相似待验证项目采用数据采集层、分析处理层、展示与推送层的三层架构设计61% 相似待验证标准RAG流程分为索引、检索、生成三个阶段61% 相似待验证该方案引入三个知识库：数据库Schema知识库、业务同义词知识库、高频案例知识库，以提升SQL生成准确性60% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/45923

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/45923

MCP

get_claim(id=45923)