已过期50% 置信解决方案精确时间
使用Google Drive文件夹作为唯一真实来源是RAG的简化实践，适合文档总量在模型上下文窗口限制以内的小规模场景，规模扩大时可升级为使用向量数据库（如Pinecone、Chroma）的完整RAG架构
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来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/7/19
首次发现
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有效期至：2026/10/17(已过期)
来源
相关事实
待验证素材挖掘Agent的底层可能涉及RAG（检索增强生成）架构，使用向量数据库存储用户输入内容65% 相似待验证传统RAG流程的离线阶段将文档切片并通过嵌入模型转化为向量存储在向量数据库中，在线阶段通过近似最近邻（ANN）算法检索相似文档片段64% 相似已验证完整的RAG系统通常包含文档分块、向量嵌入、向量存储、语义检索和增强生成五个环节63% 相似待验证Dify的RAG模块在索引阶段将私有文档切分为文本块，通过嵌入模型转化为高维向量并存入向量数据库（如Milvus、Weaviate、pgvector等）63% 相似待验证构建RAG系统需要向量数据库（如Pinecone、Chroma）、Embedding模型和LLM三个核心组件协同工作63% 相似
引用此条事实
Stable URI
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/563196MCP
get_claim(id=563196)