已验证70% 置信解决方案精确时间
RAG工作流程分离线和在线两阶段：离线将文档切分转化为向量存入向量数据库，在线将问题转化为向量通过ANN算法检索最相似文本片段拼接进上下文
4
来源数
70%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/14
首次发现
来源
相关事实
已验证RAG核心流程分为离线阶段（将企业文档切片经Embedding模型转化为高维向量存入向量数据库）和在线阶段（将用户查询向量化后相似度检索），有效解决大模型幻觉问题81% 相似已验证RAG通过将文档切分为语义块后经嵌入模型转化为高维向量存入向量数据库，查询时通过近似最近邻（ANN）搜索找到语义最相近的文档片段80% 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80% 相似已验证RAG（检索增强生成）技术架构将文档切片、向量化、存入向量数据库，查询时先检索相关片段再交给模型生成回答80% 相似待验证RAG完整链路包括离线阶段（文档解析→文本分块→Embedding向量化→写入向量数据库）和在线阶段（用户提问→查询向量化→向量检索→召回文档重排序→构建Prompt→LLM生成回答）80% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/507042MCP
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