待验证50% 置信事实精确时间
RAG可实时补充训练数据截止日期之后的知识，避免对模型进行昂贵的全量微调
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/20
首次发现
来源
相关事实
待验证大模型的预训练数据有明确的截止时间，模型内部不包含企业私有数据，直接询问企业私有信息时会产生幻觉74% 相似待验证触发式重训（基于性能衰减监控和数据漂移检测）可替代定时全量重训，把计算资源精准投放在真正需要的地方73% 相似已验证RAG（检索增强生成）相比微调（Fine-tuning）的优势在于无需重新训练模型、知识可实时更新、可追溯答案来源73% 相似待验证将数据质检前置到训练之前能显著提升实验效率，避免训练数十小时后才发现策略异常再回头排查数据73% 相似待验证当任务要求访问模型训练截止日期之后的信息、精确数值计算或处理外部文件时，提示词工程无济于事，这是工具调用和RAG出现的根本原因73% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/573166MCP
get_claim(id=573166)